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Taepyo Jung (Chungnam National University) Hyungjin Jeon (Chungnam National University) Cheolmin Jeon (Chungnam National University) Aarion Cook (Purdue University) Alayna Weiss (Purdue University) Minsun Lee (Chungnam National University) Anthony H. Smith (Purdue University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2019년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2019.11
수록면
756 - 759 (4page)

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Over the past decade, scarecrows have begun moving from stand-alone scarecrows to scarecrows using Internet of Things (IOT) technology. This study focuses on building a “smart” scarecrow that recognizes and detects birds by bird sounds. We propose a bird sound recognition model based on data pre-processing and Convolutional Neural Network (CNN). The hypothesis has been established that noise elimination through data pre-processing is more effective than not using data pre-processing to recognize bird sounds. The results showed that the overall performance of the bird and non-bird sound classification through the pre-processing system was 79.8%, which was no different from that of a system without data preprocessing. However, the proposed model has a 4.81% improvement in non-bird sound classification performance compared to models without data preprocessing.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Deep Learning Model
Ⅲ. Results
Ⅳ. Conclusion
References

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