OAK

비음수 텐서 분해 및 은닉 마코프 모델을 이용한 다음향 환경에서의 이중 채널 음향 사건 검출

Metadata Downloads
Alternative Title
Dual-Channel Acoustic Event Detection in Multisource Environments Using Nonnegative Tensor Factorization and Hidden Markov Model
Abstract
본 논문에서는 다음향(multisource) 환경에서의 음향 사건 검출 정확도를 높이기 위해 비음수 텐서 분해(nonnegative tensor factorization, NTF)와 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한 이중 채널 음향 사건 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 이중 채널 입력 신호들에 NTF 기법을 적용하여 얻은 각 음향 사건 별 채널 이득을 활용하여 다수의 음향 사건들을 검출한다. 그러고 나서, 채널 이득에 의해 검출된 음향 사건의 발생 여부를 검증하기 위하여 채널 이득을 우도 가중치로 활용하는 HMM 기반의 우도비 검증을 수행한다. 제안된 방법의 검출 정확도를 평가하기 위하여 다양한 잡음과 사건 간 중첩 밀도를 고려하는 다중 사건 발생 환경에 대한 F-measure를 측정하였고, 기존의 혼합 가우시안 모델 및 비음수 행렬 분해 기반의 음향 사건 검출 방법들과 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법들에 비하여 모든 실험 조건에서 높은 정확도를 보였다.
Author(s)
전광명김홍국
Issued Date
2017-01
Type
Article
URI
https://scholar.gist.ac.kr/handle/local/13899
Publisher
대한전자공학회
Citation
전자공학회논문지, v.54, no.1, pp.121 - 128
ISSN
2287-5026
Appears in Collections:
Department of Electrical Engineering and Computer Science > 1. Journal Articles
공개 및 라이선스
  • 공개 구분공개
파일 목록
  • 관련 파일이 존재하지 않습니다.

Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.