|
RESEARCH
Y.J.KIM, Dept. of Computer Engineering, Hanbat National University
|
|
|
|
Domestic Conference
|
|
|
어텐션 메커니즘 기반 새소리 인식 모델
Model for the Bird Song Recognition Based on the Attention Mechanism
|
|
|
김혜림, 신하정, 이아영, 김윤중
Kim Hyerim, Shin Hajeong, Lee A-young, Kim Yoonjoong
|
|
|
Abstract
- 본 논문은 한국 조류 53종을 대상으로 울음소리를 인식하는 BLSTM-RNN과 어텐션 메커니즘으로 구성되는 시스템을 개발하였다. 시스템은 소리데이터의 특징추출, BLSTM-RNN, 어텐션 메커니즘으로 구성된다. 소리 데이터는 총 53종, 5191개로 국내에서 500마리 이상 관찰 가능한 조류를 대상으로 하였다. 특징데이터의 계산은 다음과 같이 이루어진다. 소리 데이터는 하나의 울음소리로 나누어진 후, 25mm/s의 프레임 단위로 39차 MFCC 특징벡터가 계산된다. 계산된 특징벡터로 모델에서 학습을 하고, 실험을 수행하였다. 그 결과, 90.586%의 인식률을 확인하였다
- https://www.kics.or.kr/html/?pmode=inputListAll&smode=view&part=&intAcSeq=479
한밭 캡스톤디자인 경진대회 수상
- 행 사 명 : 2019 K7U Belt & 한밭 캡스톤디자인 경진대회
- 행사일시 : 2019.11.22
- 출품제목 : 어텐션 메커니즘 기반의 국내 조류 음성 인식용 모델
- 참가자 : Kim Hyerim, Shin Hajeong, Lee A-young
- 수상 : 대상
 
|
|
|
한국통신학회 2019추계학술발표회, 2019.11.16, pp.473-474
|
|
|
2019-11-16/2020-08-04/이아영
|
|
|
|
|