• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권1E호
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• pp.43-48
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• 2003

The effects of linear acoustic channels have been analyzed and compensated at mel-frequency feature domain. Unlike popular RASTA filtering our approach incorporates separate filters for each mel-frequency band, which results in better recognition performance for heavy-reverberated speeches.

• 한국음향학회지
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• 제39권3호
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• pp.143-149
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝(deep learning)을 이용하여 환경음 분류 시 전처리 단계에서 사용하는 특징 추출 방법이 콘볼루션 신경망의 분류 성능에 미치는 영향에 대해서 다루었다. 이를 위해 환경음 분류 연구에서 많이 사용되는 UrbanSound8K 데이터셋에서 멜 스펙트로그램(mel spectrogram), 로그 멜 스펙트로그램(log mel spectrogram), Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC), 그리고 delta MFCC를 추출하고 각각을 3가지 분포로 스케일링하였다. 이 데이터를 이용하여 4 종의 콘볼루션 신경망과 이미지넷에서 좋은 성능을 보였던 VGG16과 MobileNetV2 신경망을 학습시킨 다음 오디오 특징과 스케일링 방법에 따른 인식률을 구하였다. 그 결과 인식률은 스케일링하지 않은 로그 멜 스펙트럼을 사용했을 때 가장 우수한 것으로 나타났다. 도출된 결과를 모든 오디오 인식 문제로 일반화하기는 힘들지만, Urbansound8K의 환경음이 포함된 오디오를 분류할 때는 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.17-27
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• 2018

We propose a new approach to control a biped robot motion based on iterative learning of voice command for the implementation of smart factory. The real-time processing of speech signal is very important for high-speed and precise automatic voice recognition technology. Recently, voice recognition is being used for intelligent robot control, artificial life, wireless communication and IoT application. In order to extract valuable information from the speech signal, make decisions on the process, and obtain results, the data needs to be manipulated and analyzed. Basic method used for extracting the features of the voice signal is to find the Mel frequency cepstral coefficients. Mel-frequency cepstral coefficients are the coefficients that collectively represent the short-term power spectrum of a sound, based on a linear cosine transform of a log power spectrum on a nonlinear mel scale of frequency. The reliability of voice command to control of the biped robot's motion is illustrated by computer simulation and experiment for biped walking robot with 24 joint.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.187-196
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• 2011

유도 전동기는 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 정상 및 각종 비정상 상태의 유도 전동기 진동 신호에 대해 부분 자기 상관(partial autocorrelation, PARCOR) 계수, 로그 스펙트럼 파워(log spectrum powers, LSP), 캡스트럼 계수의 평균값(cepstrum coefficients mean, CCM), 멜 주파수 캡스트럼 계수(mel-frequency cepstrum coefficient, MFCC)의 네 가지 특징 벡터를 신경 회로망의 입력으로 사용하여 유도 전동기의 고장을 검출하고 분류하였다. 고장 분류를 위한 최적의 특징 벡터를 찾기 위해 추출하는 특징의 수를 2에서 20으로 바꾸어 가며 분류 성능을 평가한 결과 CCM을 제외한 나머지의 경우 5~6의 특징만으로 분류 정확도가 거의 100%에 가까운 결과를 보였다. 또한 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 진동 신호 취득 시 포함될 수 있는 잡음을 고려하여 취득한 신호에 백색 잡음(white Gaussian noise)을 인위적으로 추가하여 실험한 결과 LSP, PARCOR, MFCC 순으로 잡음 환경에 강인한 특징 벡터임을 확인할 수 있었다.