RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      선택해제

      오늘 본 자료

      • 오늘 본 자료가 없습니다.
      더보기
      • 무료
      • 기관 내 무료
      • 유료
      • 코골이 탐지를 위한 특징 추출 및 머신러닝 모델 연구

        유광현(GwangHyun Yu),당탄부(Dang Thanh Vu),르호앙안(Le Hoang Anh),김진영(JinYoung Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2

        질 좋은 수면을 위한 다양한 어플리케이션에 사용되는 수면 중 코골이 탐지를 위한 알고리즘을 위하여 코골이 소리에 대해서 전통적인 머신러닝 기반 모델 및 딥러닝 기반 모델에 적합한 오디오 특징 추출 방법을 제시하고 딥러닝 기반 코골이 탐지모델을 제안한다. 이를 위하여 성인 남성 6명의 자체 코골이 데이터셋을 수집하였고, 이를 특징 추출에 효과적으로 사용하기 위한 전처리 방법을 제안한다. 데이터셋은 머신러닝 기반 모델에 사용될 수 있는 코골이 MFCC 특징 추출 방법과 딥러닝 기반 모델에 사용할 수 있는 코골이 멜 스펙트로그램 특징 추출 방법을 적용하였고, Resnet 모델을 기반으로 코골이 탐지 딥러닝 모델을 구현하여 실험하였다. 실험 결과 코골이 멜 스펙트로그램 특징 추출과 딥러닝 기반 코골이 탐지 모델을 적용했을 때 코골이 탐지 인식률은 98.6%로 다른 특징 추출 방법과 머신러닝 기반 모델을 적용할 때보다 좋은 성능을 보였다.

      연관 검색어 추천

      이 검색어로 많이 본 자료

      활용도 높은 자료

      해외이동버튼