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변형된 MFCC를 이용한 위험 음향 감지시스템

Author

강상훈, Phan Thai Trung, 이호경, 조성원, 이기성

Journal Title

한국지능시스템학회 논문지

Publication Year

2020

Topics

#Acoustics

Summary

This paper proposes a new hazardous sound detection system for smart home environments, utilizing a modified MFCC to overcome the limitations of conventional MFCC. The modified MFCC incorporates a Wiener filter and a modified filterbank to enhance noise and background noise removal, and demonstrates improved training accuracy and recognition rate through an LSTM deep learning model.

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Hazardous Sound Detection System Using Modified MFCC

Sanghoon Kang; Phan Thai Trung; Keeseong Lee; Cho Seongwon; Lee Ho Kyoung · 2020

Journal of Korean Institute of Intelligent Systems

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배경음 및 잡음에 강인한 위험 소리 탐지에 관한 연구

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멀티미디어학회논문지

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Sound Identification using MFCC with Machine Learning

Kammee, Pattarapong; Pinthong, Chairat; Kanprachar, Surachet; Tangkawanit, Settha · 2022

PROCEEDINGS OF 2022 ASIA-PACIFIC SIGNAL AND INFORMATION PROCESSING ASSOCIATION ANNUAL SUMMIT AND CONFERENCE (APSIPA ASC)

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Enhanced text-independent speaker recognition using MFCC, Bi-LSTM, and CNN-based noise removal techniques

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International Journal of Speech Technology

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임베디드 시스템에서 사용 가능한 적응형 MFCC와 Deep Learning 기반의 음성인식 Voice Recognition-Based on Adaptive MFCC and Deep Learning for Embedded Systems

배현수; 이호진; 이석규 · 2016

제어.로봇.시스템학회 논문지

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Vehicle type classification based on acoustic signals using LT-MFCC

Qinglu-Ma ,Jirui-Li ,Zheng-Zou ,Ullah S. · 2025

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Can we diagnose disk and facet degeneration in lumbar spine by acoustic analysis of spine sounds?

Nabi, Vugar; Ayhan, Selim; Acaroglu, Emre; Ahi, Mustafa Arda; Toreyin, Hakan; Cetin, A. Enis · 2021

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Source identification of weak audio signals using attention based convolutional neural network

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Applied Intelligence: The International Journal of Research on Intelligent Systems for Real Life Complex Problems

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임베디드 시스템에서 사용 가능한 적응형 MFCC와 Deep Learning 기반의 음성인식

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제어.로봇.시스템학회 논문지

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A musical information retrieval system for Classical Turkish Music makams

Kizrak, Merve Ayyuce; Bolat, Bülent · 2017

SIMULATION

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Home Activity Recognition by Sounds of Daily Life Using Improved Feature Extraction Method

João Filipe PAPEL; Tatsuji MUNAKA · 2023

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Passive Moving Target Classification Via Spectra Multiplication Method

Wang, Q.; Zeng, X.; Wang, L.; Wang, H.; Cai, H. · 2017

IEEE Signal Processing Letters, Signal Processing Letters, IEEE, IEEE Signal Process. Lett.

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Deep Learning-based Environmental Sound Classification Using Feature Fusion and Data Enhancement

Jahangir R.,Nauman M.A.,Alroobaea R.,Almotiri J.,Malik M.M.,Alzahrani S.M. · 2023

Computers, Materials and Continua

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Low-Power Feature-Attention Chinese Keyword Spotting Framework with Distillation Learning

Lei Lei; Guoshun Yuan; Tianle Zhang; Hongjiang Yu · 2022

ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing

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A novel pre-processing technique of amplitude interpolation for enhancing the classification accuracy of Bengali phonemes

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Multimedia Tools and Applications

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적응 MFCC와 Neural Network 기반의 음성인식법

배현수, 이석규 · 2010

대한임베디드공학회논문지

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Speech feature extraction using linear Chirplet transform and its applications*

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Mel Frequency Cepstral Coefficient and its Applications: A Review

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A hybrid network combining convolutional neural network and long short-term memory for flashover sound identification of transmission line

Feng, B.; Zhang, W.; Xu, Q.; Liang, X.; Xia, X.; Xu, W.; Zhang, Y. · 2025

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Improved multi-lingual sentiment analysis and recognition using deep learning

Khan A. · 2023

Journal of Information Science

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(공유)학부생 연구 인턴 혁신공유학부 혁신공유학부
전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.
- # Internship
- # Medical education
전기에너지변환 및 회로특강 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
본 강의에서는 최신의 전기기기 이론과 전력전자 기술을 이용하여 특정한 형태의 전력 에너지를 다른 형태의 전력 에너지로 변환하는 여러 전력 변환 기기 및 회로, 제어에 대해 소개하고 현재 해당분야에서 연구의 중심이 되는 주제들에 대해 강의한다.
- # Electrical engineering
선박소음진동측정분석법 공과대학 조선해양공학과
전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.
- # Vibration
- # Spectral density
- # Computer Science
고급필터링이론 공과대학 항공우주공학과
전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.
- # Kalman filter
- # Extended kalman filter
- # Particle filter
첨단융합전공과 나의 미래 2: 융합데이터과학전공 체험 첨단융합학부 첨단융합학부
전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.
- # Data science
- # Engineering ethics
데이터기반학습 공과대학 산업공학과
전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.
- # Machine learning
- # Support vector machine
- # Reinforcement learning
추정이론 공과대학 협동과정 인공지능전공
전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.
- # Kalman filter
- # Extended kalman filter
- # Estimation theory
음성신호처리 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
본 강의에서는 디지탈 음성처리의 이론과 그 응용에 대하여 고찰하는 것이 목적이다. 우선 음성신호의 통계적인 특성과 성질을 논하고 인간의 음성발생 원리를 설명한다. 또한 음성발생 원리에 근거한 선형 예측 부호화에 따른 이론적인 배경과 해법을 설명한다. 한편 음성합성, 음성인식의 원리와 이론을 고찰하고 최근 발표되고 있는 논문들을 중심으로 여러 알고리듬을 살펴보고 이의 장단점을 비교, 분석 하도록 한다. 본 강의를 수강하기 위해서는 디지탈 신호처리의 이해와 습득이 필수적이다.
- # Speech recognition
- # Signal processing
- # Speech synthesis
추정이론 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.
- # Kalman filter
- # Extended kalman filter
- # Estimation theory
디지털신호처리의 기초 공과대학 전기·정보공학부
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본 강의에서는 Digital Signal Processing의 전반인 이론과 디지털 필터를 포함한 디지털 시스템의 설계를 다룬다. 전반부에서는 디지털 신호와 시스템의 기초, z-변환, 샘플링을 복습, 심화학습하며 후반부에서는 디지털 신호처리를 위한 여러 회로(필터), 필터 설계, 주파수 영역에서의 신호처리, 푸리에 변환의 고속계산 방법(Fast Fourier Transform), 간단한 스펙트럼 분석에 관한 학습을 한다. 디지털 필터와 시스템에 관한 내용에서는 여러 알고리즘을 이용하여 하드웨어 구현에 적합한 디지털 필터와 주파수 영역에서의 FFT를 이용한 컨벌루션 시스템을 설계해 본다.
- # Digital signal processing
- # Signal processing
- # Digital signal
고급 확률 그래프 모형 자연과학대학 통계학과
전선 / 대학원
고급 확률 그래프 모형(PGM)은 많은 수의 변수가 상호작용하는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 표현하는 효과적인 방법이다. 따라서 확률 그래프 모형은 의료진단, 이미지 및 음성인식, 스포츠통계, 생물정보학 등과 같은 다양한 분야에 적용되는 머신러닝 방법들의 핵심적인 역할을 한다. 이 강의는 방향성 그래프를 이용하는 베이지안 네트워크; 무방향성 그래프를 사용하는 마르코프 네트워크의 이론적 성질과 학습 방법 그리고 실제 적용 사례를 설명한다.
- # Bioinformatics
- # Probabilistic logic
- # Machine learning
딥러닝 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.
- # Deep learning
- # Machine learning
- # Natural language processing
신호 및 시스템 공과대학 전기·정보공학부
전필 / 학사
신호와 시스템을 분석하는데 필요한 기초적인 수학과 개념은 이미 공업수학 등을 통하여 거의 다 학습했다고 볼 수 있다. 여기서는 실제로 우리 주변과 공학 분야에서 볼 수 있는 신호나 시스템이 주어졌을 때 이를 분석하고, 원하는 응용분야에 적용하기 위하여 이러한 기초 이론들을 다시 이에 맞게 재해석하고 보다 물리적인 의미를 찾아보도록 한다. 또한 본 강의는 실제적인 응용을 위한 DSP (digital signal processing)를 학습하기 위한 기초단계라 할 수 있다.
- # Signal processing
- # Electronics
인지과학연습 2 인문대학 협동과정 인지과학전공
전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.
- # Cognitive science
- # Cognition
전기유한요소법 공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
최근에는 미분방정식들의 해를 구하기 위해서 해석적인 방법을 사용하는 대신, 컴퓨터에 의한 수치계산에 의해 해를 구하는 방법을 많이 사용하고 있다. 수치해석 방법으로서는 유한요소법(Finite Element Method : FEM)은 그 다양한 분야에의 적용이 수월하고 매우 높은 정확도를 보장하기 때문에 전기 기기를 비롯한 각종 전기공학 분야에 널리 응용되어 왔으며 지금도 그 응용 범위가 점차적으로 확대되고 있는 추세이다. 이에 유한요소법에 대한 교과목을 개발하여 강의함으로써 유한요소법에 대한 체계적인 지식을 전달하며 나아가 전기 유한요소법을 완전히 이해하고 활용할 수 있는 공학도들을 양성하는 것이 목적이다.
- # Finite element method
- # Electrical engineering
- # Engineering
기계공학을 위한 머신러닝 공과대학 기계공학부
전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.
- # Engineering
- # Machine learning
- # Mechanical engineering
뇌의 기능영상연구 의과대학 의학과
전선 / 대학원
최근 MRI 등 영상진단장치의 획기적인 발전으로 뇌의 기능을 평가할 수 있게 되었다. 이 강좌에서는 MRI 등의 영상장치를 이용하여 뇌 기능을 연구하고자 한다. 구체적인 학습 목표는 functional imaging, perfusion imaging, diffusion imaging, diffusion-tensor imaging, spectroscopy의 원리를 이해하고 임상에서 응용하는 것이다. 아울러 현재 영상기법의 한계점을 이해함으로서 앞으로의 연구 방향을 파악한다.
- # Diffusion magnetic resonance imaging
기악반주 음악대학 피아노과
전선 / 학사
피아노와 다른 악기들(현악기, 목관악기, 금관악기)이 함께하는 다양한 실내악곡들에 대해 심층분석(Tempo, Meter, Rhythm, Phrasing, Articulation, Breathing) 후 이에 근거한 곡 해석을 연주에 적용하는 방식들을 토론하고 이해하고자 한다.
- # Piano
- # Voice
실험조리 및 관능검사실습 생활과학대학 식품영양학과
전선 / 학사
조리 및 가공 중의 식품의 감각 특성 변화 및 그에 대한 소비자 기호도 변화를 측정하기 위하여 사용되는 관능검사의 이론적 배경 및 평가 방법을 습득한다. 습득한 이론을 기반으로 현장 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 종합적 사고 역량을 함양하기 위하여 학생들은 실험 조리를 적용하여 신제품의 배합비를 개발하고 기호도에 영향을 줄 수 있는 중요 품질 요인을 선정한 후, 관능검사의 평가 기법을 적용하여 감각 특성 변화와 기호도를 평가하는 프로젝트를 수행한다.
- # Sensory system
딥러닝 치과의료 응용 치과대학 치의과학과
전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)
- # Deep learning
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중학교 통계영역의 교육과정 개선을 위한 외국 교육과정의 탐색: 한국, 미국, 싱가포르, 일본의 학습 요소 중심으로

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빅데이터를 통해 살펴본 기부연구

퍼스널 트레이닝 참여자의 삼분법적 효능감과 자율적 동기 및 참여지속의도 간의 관계

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