최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.15 no.3, 2020년, pp.465 - 472
곽진열 (계명대학교 전기전자융합시스템공학과) , 정용주 (계명대학교 전자공학과)
Recently, various deep neural networks based methods have been proposed for audio event detection. In this study, we improved the performance of audio event detection by adopting an attention approach to a baseline CRNN. We applied context gating at the input of the baseline CRNN and added an attent...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
CNN의 단점은 무엇인가? | CNN(: Convolutional Neural Network)는 공유된 2차원의 필터를 오디오 신호의 주파수-시간 스펙트럼에 적용함으로서 FNN의 단점을 보완해주는 장점이 있으며 오디오 이벤트 검출 등의 응용 분야에서 FNN 보다 나은 성능을 보여 주고 있다[7]. 그러나 CNN은 오디오 신호의 샘플들 간의 시간 영역에서의 상관 관계를 모델링하는데는 다소 부족하다고 알려져 있다. | |
딥러닝 기반의 방식들의 오디오 이벤트 검출 방법으로 어떤 시스템을 개발 할 수 있었는가? | 전통적으로 특정 소리의 유무와 발생 시점을 탐지하는 오디오 이벤트 검출 (Audio Event Detection)을 위한 방법으로는 GMM(: Gaussian Mixture Model)이 나 SVM(: Support Vector Machine)을 기반으로 한 방식들이 많이 사용되어 왔으나, 최근에 들어와서는 이러한 전통적 방식보다 딥러닝 기반의 방식들이 많이 개발되어 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 이를 통하여 우리는 감시나 도시 소음 분석, 멀티미디어 컨텐츠로부터의 정보 탐색, 헬스케어 모니터링 및 새소리 탐지 등의 다양한 분야에서 활용 가능한 오디오 인지시스템을 개발 할 수 있게 되었다[1-6]. | |
F-score란 무엇인가? | F-score란 분류 문제에 대해 Precision과 Recall의 조화평균 값이다. Precision은 참으로 판단한 문제에 대해 얼마나 잘 맞추었는지에 대한 수치이며, Recall은 참인 문제에 대해 정확히 양성으로 식별한 비율을 말한다. |
M. K. Nandwana, A. Ziaei, and J. H. L. Hansen, "Robust Unsupervised Detection of Human Screams In Noisy Acoustic Environments," Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Brisbane, Australia, Apr. 2015.
M. Crocco, M. Christani, A. Trucco, and V. Murino, "Audio Surveillance: A Systematic Review," ACM Computing Surveys, vol. 48. no. 4, Feb. 2016, pp.52:1-52:46.
Y. Lee and P. Moon, "A Comparison and Analysis of Deep Learning Framework," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 12, no. 1, 2017, pp. 115-122.
Y. Wang, L. Neves, and F. Metze, "Audio-based Multimedia Event Detection Using Deep Recurrent Neural Networks," IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Shanghai, China, Mar. 2016, pp. 2742-2746.
A. Mesaros, T. Heittola, and T. Virtanen, "Metrics for polyphonic sound event detection," Applied Sciences, vol. 6, no. 6, 2016, pp. 321-337.
S. Chung and Y. Chung, "Sound Event Detection based on Deep Neural Networks," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 14, no. 2, 2019, pp. 389-396.
S. Chung and Y. Chung, "Comparison of Audio Event Detection Performance using DNN," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 3, 2018, pp. 571-577.
A. Graves, A. Mohamed, and G. Hinton, "Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks," Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), Vancouver, Canada, May 2013, pp. 6645-6649.
E. Cakir, G. Parascandolo, T. Heittola, H. Huttunen, and T. Virtanen, "Convolutional Recurrent Neural Networks for Polyphonic Sound Event Detection," IEEE/ACM Trans. On Audio Speech and Language Process., vol. 26. no. 6, 2017, pp. 1291-1303.
Y. Xu., Q. Kong, Q. Huang, W. Wang, and M. D. Plumbley, "Attention and Localization Based on a Deep Convolutional Recurrent Model for Weakly Supervised Audio Tagging," in Proc. Interspeech Aug. 2017, pp. 3083-3087.
J. K. Chorowski, D. Bahdanau, D. Serdyuk, K. Cho, and Y. Bengio, "Attention-based models for speech recognition," in Advances in Neural Information Processing Systems, Dec. 2015, pp. 577-585.
V. Mnih, N. Heess, A. Graves, and K. Kavukcuoglu, "Recurrent models of visual attention," in Advances in Neural Information Processing Systems, 2014, pp. 2204-2212.
D. Bahdanau, K. Cho, and Y. Bengio, "Neural machine translation by jointly learning to align and translate," in International Conference on Learning Representation(ICLR), May, 2015.
N. Turpault, R. Serizel, A. P. Shah, and J. Salamon, "Sound event detection in domestic environments with weakly labeled data and soundscape synthesis," Workshop on Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, Oct. 2019.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.