산업현장에서의 선택적 소음 제거를 위한 환경 사운드 분류 기술

최현국; 김상민; 박호종

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최현국 (광운대학교) 김상민 (광운대학교) 박호종 (광운대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제25권 제6호

발행연도: 2020.11

수록면: 845 - 853 (9page)

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본 논문에서는 산업현장에서의 선택적 소음 제거를 위한 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 산업현장에서의 소음은 작업자의 청력손실의 주요 원인이 되며, 소음 문제를 해결하기 위한 소음 제거 기술이 널리 연구되고 있다. 그러나 기존 소음 제거 기술은 모든 소리를 구분 없이 차단하는 문제를 가지며, 모든 소음에 공통된 제거 방법을 적용하여 각 소음에 최적화된 소음 제거 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 종류에 따라 선택적 동작을 하는 소음 제거가 필요하고, 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝기반의 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 제안 방법은 기존 오디오 특성인 멜-스펙트로그램의 한계를 극복하기 위해 새로운 특성으로서 멜-스펙트로그램 기반의 시간 변화 특성과 통계적 주파수 특성을 사용하며, 합성곱 신경망을 이용하여 특성을 모델링 한다. 제안하는 분류기를 사용하여 3가지 소음과 2가지 비소음으로 구성된 총 5가지 클래스로 사운드를 분류하였고, 제안하는 오디오 특성을 사용하여 기존 멜-스펙트로그램 특성을 사용할 때에 비하여 분류 정확도가 6.6% 포인트 향상되는 것을 확인하였다.

#industrial noise #sound classification #deep neural network #industrial site

참고문헌 (15)

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A. Dzhambov and D. Dimitrova, Occupational noise exposure and the risk for work-related injury: a systematic review and meta-analysis, Annals of Work Exposures and Health, Vol. 61, No. 9, pp. 1037-1053, Nov. 2017.

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K. J. Piczak, Environmental sound classification with convolutional neural networks, in Proc. of IEEE Int. Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), Boston, pp. 1-6, Sep. 2015.

H. W. Yun, S. H. Shin, W. J. Jang and H. Park, On-line audio genre classification using spectrogram and deep neural network, J. of Broadcast Engineering, Vol. 21, No. 6, pp. 977-985, Nov. 2016.

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