코골이 탐지를 위한 특징 추출 및 머신러닝 모델 연구

국문 초록 (Abstract)

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.