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논문 기본정보
깊은 신경망 기반의 전이학습을 이용한 사운드 이벤트 분류
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea |
| ISSN | 1225-4428, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 임형준,김명종,김회린 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2016-01-01 |
| 초록 | 깊은 신경망은 데이터의 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 방법으로 최근 많은 응용 분야에서 활용되고 있다. 하지만, 제한적인 양의 데이터베이스는 깊은 신경망을 훈련하는 과정에서 과적합 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 풍부한 양의 음성 혹은 음악 데이터를 이용한 전이학습을 통해 제한적인 양의 사운드 이벤트에 대한 깊은 신경망을 효과적으로 훈련하는 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통해 제안하는 방법이 적은 양의 사운드 이벤트 데이터만으로 훈련된 깊은 신경망에 비해 현저한 성능 향상이 있음을 확인하였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201612461131066 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 사운드 이벤트 분류,전이학습,깊은 신경망,Sound event classification,Transfer learning,Deep neural network |