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진동수 패턴을 이용한 아기 울음소리 감지 방법
A Method for Detection of Baby Crying Using Frequency Pattern 원문보기

한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회, 2010 Apr. 23, 2010년, pp.467 - 470  

박주건 (계명대학교 컴퓨터공학과) ,  임승현 (계명대학교 컴퓨터공학과) ,  윤준영 (계명대학교 컴퓨터공학과) ,  박기현 (계명대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 음성인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 음성으로 기기를 작동시키기거나 신원을 파악하는 등과 관련된 성인 음성 인식에 관한 연구들이 대부분이고 아기의 울음소리를 감지하기 위한 학술적인 연구는 미비한 실정이다. 아기들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 표현한다는 점을 고려해 볼 때 기존의 성인을 대상으로 한 연구 결과를 그대로 적용시키기에는 무리가 따른다. 아기의 울음소리를 정확히 감지할 수 있다면 아기 및 유아를 위한 다양한 헬스(케어)기기에 적용될 수 있을 것이다. 따라서 대부분의 헬스(케어)기기들이 가지는 제한적인 자원과 컴퓨팅 능력을 고려하여 간단하면서도 정확도가 높은 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 아기 울음소리의 진동수 패턴을 통계적으로 분석하여 아기 울음소리를 감지하는 방법을 제안한다. 다양한 주변 소리 샘플들을 통해 본 논문의 방법을 검증해본 결과 오감지율이 8.1%로 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 아기 울음소리의 패턴을 통계적으로 분석하여 특정 소리가 발생했을 때 패턴 매칭 방법으로 아기 울음소리를 감지하고자 한다. 이를 위해서 소리 파형의 특징을 나타내는 대표적인 값인 진동수와 진폭을 이용하여 주변의 다양한 소리의 패턴을 분석하였다[5].
  • 본 논문에서는 주변의 다양한 소리 중 아기의 울음소리를 감지할 수 있는 방법을 제안하였다. 아기의 울음소리 감지 기술은 아기가 울고 있을때 산모의 심장 박동음을 들려주는 등 다양한 헬스(케어) 제품에 적용될 수 있다.
  • 본 논문에서는 헬스(케어) 제품의 제한된 자원과 컴퓨팅 능력을 고려하여 비교적 간단하면서도 정확도가 높은 아기 울음소리 감지 방법을 제안하였다. 이를 위해 주변의 다양한 소리들의 특징을 분석하였고 아기 울음소리가 가지는 진동수 패턴과 진동수 지속시간을 고려하여 아기 울음소리를 감지할 수 있는 방법을 제안하였다.
  • 이에 본 논문에서는 본 논문의 방법이 적용될 헬스(케어) 제품의 제한된 자원과 컴퓨팅 능력을 고려하여 비교적 간단하면서도 정확도가 높은 아기 울음소리 감지 방법을 제안한다. 이를 위해 다수의 아기 울음소리 샘플을 통해 울음상태일 때의 특성을 파악하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
아날로그 음파를 디지털 신호로 변화하여 사용하는 대부분의 기기들은 디지털 신호로 변화시키기 위해 어떤 방식을 사용하는가? 현재 아날로그 음파를 디지털 신호로 변화하여 사용하는 대부분의 기기들은 일정 주기로 아날로그 음파의 진폭을 측정한 뒤(sampling), 이를 디지털 신호로 변화시키기 위해 PCM (Pulse Code Modulation) 방식을 사용하고 있으며 1초당 8000번 샘플링하고, 각 샘플링된 데이터를 8비트로 표현하고 있다[5]. 이에 본 논문에서도 1초당 8000번 샘플링된 8비트의 값을 기준으로 하여 아기의 울음소리를 분석한다.
아기의 울음소리 특징은 어떠한가? 이를 위해 다수의 아기 울음소리 샘플을 통해 울음상태일 때의 특성을 파악하였다. 아기의 울음소리는 대부분 고주파(고음)로 단위 시간 당 진동수가 타 주변 소리에 비해 많았으며 중간 중간에 훌쩍거리거나 숨고르기를 함으로 인해 진동수가 급격히 감소하는 패턴을 가지고 있다. 이러한 특성을 고려하여 마이크로부터 입력되는 소리의 진동수를 분석하여 울음 후보 영역을 도출한다.
연속적으로 입력되는 아기 울음소리의 파형이 진동수가 많아지다가 급격히 감소하는 패턴을 반복하는 이유는? 그림 1에 따르면 연속적으로 입력되는 아기 울음소리의 파형은 진동수가 많아지다가 급격히 감소하는 패턴을 반복한다. 이는 아기가 우는 중간 중간에 훌쩍거리거나 숨고르기를 하기 때문이다. 따라서 진동수가 많은 영역의 지속시간도 고려하여야 한다.
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