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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박대서 (강원대학교) 방준일 (강원대학교) 김화종 (강원대학교) 고영준 (모다정보통신)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제11호(JKIIT, Vol.16, No.11)
발행연도
2018.11
수록면
11 - 21 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.11.11

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본 논문에서는 사람을 대신하여 분류, 예측 하는 딥러닝 기술을 활용하여 목소리를 통해 남녀노소를 분류하는 연구를 수행한다. 연구과정은 기존 신경망 기반의 사운드 분류 연구를 살펴보고 목소리 분류를 위한 개선된 신경망을 제안한다. 기존 연구에서는 도시 데이터를 이용해 사운드를 분류하는 연구를 진행하였으나, 얕은신경망으로 인한 성능 저하가 나타났으며 다른 소리 데이터에 대해서도 좋은 성능을 보이지 못했다. 이에 본 논문에서는 목소리 데이터를 전처리하여 특징값을 추출한 뒤 추출된 특징값을 기존 사운드 분류 신경망과 제안하는 신경망에 입력하여 목소리를 분류하고 두 신경망의 분류 성능을 비교 평가한다. 본 논문의 신경망은망을 더 깊고 넓게 구성함으로써 보다 개선된 딥러닝 학습이 이루어지도록 하였다. 성능 결과로는 기존 연구와 본 연구의 신경망에서 각각 84.8%, 91.4%로 제안하는 신경망에서 약 6% 더 높은 정확도를 보였다.
#voice #classification #neural network #deep learning #classification #CNN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 음성 분류
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (22)

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[학술지(정기간행물)] - H. S, Park / 2014 / Voice recognition technology trends based on machine learning / The Magazine of the IEIE 14 (3) : 18 ~ 27 google schola [인터넷자원] - / / Deep Learning-based Speech Recognition Technology google schola [학술지(정기간행물)] - Filipp Akopyan / 2015 / TrueNorth: Design and Tool Flow of a 65 mW 1 Million Neuron Programmable Neurosynaptic Chip / IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 34 (10) : 1537 ~ 1557 google schola [기타자료] - A. Oord / 2016 / WaveNet: A Generative Model for Raw Audio / arXiv:1609.03499v2 : 1 ~ 15 google schola [학술지(정기간행물)] - S. S. Jo / 2017 / AI (Artificial Intelligence) Voice Assistant Evolving to Platform / IITP : 1 ~ 25 google schola

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