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전통적으로 오디오 인식 및 분류를 위해서는 통계적 기반의 수학적 방법들이 이용된다. 최근에 인간의 인지과정을 모델링한 딥러닝이 패턴인식에서 널리 사용되고 있는데, 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 인간의 비명소리를 인식하는 방법과 시스템 구현에 대하여 연구하였다.
일반적으로 ‘감시 시스템’이라고 하면 CCTV와 같은 이미지 및 비디오 신호 기반 모니터링이 주류를 이룬다. CCTV는 눈, 비, 안개 및 밤(조명변화)과 같이 영상 촬영이 어려운 환경에서는 객체를 인식하는데 문제가 있으며, 객체간의 간섭이 존재할 때에도 목표객체 인식이 상당히 어렵다. 그렇지만 오디오 인식은 상대적으로 환경의 제약 및 간섭에 강하며 탐지 범위도 매우 넓다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 위급 상황을 인지하고 대처하기 위한 방법으로 오디오 신호인 비명소리인식에 대하여 연구하였다. 주변에 존재하는 다양한 잡음소리들중에서 비명소리를 정확하게 인식할 수 있도록 딥러닝의 일종인 컨벌루션널 신경회로망(...
저자 | 유광현 |
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학위수여기관 | 전남대학교 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 전자컴퓨터공학과 |
지도교수 | 김진영 |
발행연도 | 2018 |
총페이지 | 53 |
키워드 | 딥러닝 비명소리인식 CNN |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T14732053&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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