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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임형준 (한국과학기술원 전기및전자공학부) 김명종 (한국과학기술원 전기및전자공학부) 김회린 (한국과학기술원 전기및전자공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제35권 제2호
발행연도
2016.1
수록면
143 - 148 (6page)

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깊은 신경망은 데이터의 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 방법으로 최근 많은 응용 분야에서 활용되고 있다. 하지만, 제한적인 양의 데이터베이스는 깊은 신경망을 훈련하는 과정에서 과적합 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 풍부한 양의 음성 혹은 음악 데이터를 이용한 전이학습을 통해 제한적인 양의 사운드 이벤트에 대한 깊은 신경망을 효과적으로 훈련하는 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통해 제안하는 방법이 적은 양의 사운드 이벤트 데이터만으로 훈련된 깊은 신경망에 비해 현저한 성능 향상이 있음을 확인하였다.
#사운드 이벤트 분류 #전이학습 #깊은 신경망

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참고문헌 (16)

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G. Hinton / 2012 / Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition / IEEE Signal Process. Mag 29:82~97 google schola G. E. Dahl / 2012 / Context-dependent pre-trained deep neural networks for large vocabulary speech recognition / IEEE Trans. Audio, Speech, and Lang. Process 20:33~42 google schola C. Weng / 2014 / Recurrent deep neural networks for robust speech recognition / Proc. IEEE ICASSP :5532~5536 google schola Y. Lei / 2014 / A novel scheme for speaker recognition using a phonetically-aware deep neural network / Proc. IEEE ICASSP :1695~1699 google schola D. G. Romero / 2015 / Insight into deep neural networks for speaker recognition / Proc. Interspeech :1141~1145 google schola

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