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학술대회자료
저자정보
유창현 (강릉원주대학교) 박상욱 (강릉원주대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,257 - 2,261 (5page)

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Sound Event Detection (SED) plays an important role in various monitoring systems. Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE) is an international competition on acoustic signal analysis, where various approaches to SED are presented. This study explores downsizing an acoustic model and improve performance by replacing the CNN of CRNN, which is the baseline model of DCASE2020, with an EfficientNet-based model. In experiments based on DCASE2020 task 4 testbed, the proposed method shows improvement in detection accuracy as well as in downsizing the number of model parameters. Specifically, the proposed method achieves improvement of detection accuracy about 2 % in terms of event-based F1 score and reducing the number of model parameters about 17 %.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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