도시 환경에서의 환경음향 분류를 위한 Convolutional Neural Network에 관한 연구

초록

본 논문은 실제 도시 환경에서 발생되는 다양한 환경음향들을 분류하는 것에 대한 논문이다. 본 논문에서는convolutional neural network(CNN)를 이용하여 환경음향 분류를 진행 하였고, 기존의 일반적인 CNN구조를 변경하여fully-connected된 neural network를 대신에 fully convolution layer와 global pooling, softmax layer로 구성된CNN-GAP을 이용한 환경음향 인식을 수행 하였다. 실험은 도시에서 발생되는 환경음향9가지를 이용하여 분류 하였으며일반적인 CNN구조와 제안된 CNN구조랑 성능을 비교하였다.