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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김수종 (계명대학교) 정용주 (계명대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제6호(JKIIT, Vol.21, No.6)
발행연도
2023.6
수록면
93 - 100 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.6.93

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분절 모델은 프레임 단위 대신 세그먼트 단위의 유사도 스코어를 계산함으로써 시퀀스 데이터를 인식하는 방법이다. 음성인식이나 자연어 처리 분야에서 일정 부분 효과를 보이고 있는 점에 착안하여, 본 논문에서는 소리 이벤트 검출을 위하여 분절 모델을 사용하였다. 딥뉴럴네트워크 기반의 인코딩 모듈을 사용함으로써 로그-멜-필터뱅크 값을 분절적 모델에 적합하도록 변형하였다. 분절적 모델에서는 다양한 길이의 세그먼트와 소리의 종류를 전부 고려해야하기 때문에 많은 계산량이 소요되는 단점이 있는데, 이를 보완하기 위한 계산량이 적은 세그먼트 스코어링 함수를 채택하였다. 비용함수로써 marginal log loss 함수를 사용함으로써, 강전사(Strong label)학습데이터를 사용할 필요가 없도록 하였다. DCASE 챌린지 2018 오디오 데이터를 이용한 소리 이벤트 검출 실험 결과, 제안된 분절 모델을 이용함으로써 기존의 방식에 비해서 우수한 F-score를 얻을 수 있었다.
#sound event detection #segmental models #segment encoding #marginal log loss

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징 추출과 분절 모델
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

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