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기사명/저자명
신경망과 LPC 계수를 이용한 고래 소리의 분류 = Classification of Whale Sounds using LPC and Neural Networks / 안우진, 이응재, 김남규, 정의필 인기도
발행사항
마산 : 한국신호처리·시스템 학회, 2017.12.31
수록지명
信號處理·시스템學會 論文誌 = Journal of the institute of signal processing and systems. 제18권 2호 (2017년 12월), pp.43-48
자료실
[서울관] 해당자료 없음
외부기관 원문
외부기관 원문
제어번호
KINX2018052184
주기사항
한국연구재단에서 제공한 KCI 등재학술(후보)지임
원문

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수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력 신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다.

The underwater transients signals contain the characteristics of complexity, time varying, nonlinear, and short duration. So it is very hard to model for these signals with reference patterns. In this paper we separate the whole length of signals into some short duration of constant length with overlapping frame by frame. The 20th LPC(Linear Predictive Coding) coefficients are extracted from the original signals using Durbin algorithm and applied to neural network. The 65% of whole signals were learned and 35% of the signals were tested in the neural network with two hidden layers. The types of the whales for sound classification are Blue whale, Dulsae whale, Gray whale, Humpback whale, Minke whale, and Northern Right whale. Finally, we could obtain more than 83% of classification rate from the test signals.

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기사명 저자명 페이지 원문 기사목차
DICOM 영상과 다양한 형식의 영상 비교 = Comparison of DICOM images and various types of images 김지율, 고성진 pp.76-83 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )
신경망과 LPC 계수를 이용한 고래 소리의 분류 = Classification of Whale Sounds using LPC and Neural Networks 안우진, 이응재, 김남규, 정의필 pp.43-48 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )
Depth 정보를 이용한 CamShift 추적 알고리즘의 성능 개선 = Performance Improvement of Camshift Tracking Algorithm Using Depth Information 주성욱, 최한고 pp.68-75 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )
수중 무선채널환경에서 주파수영역 등화기법의 심볼오율에 대한 연구 = A Study on Performance of Symbol Error Rate for Frequency Domain Eqaulization 황호선, 박규태, 신기철, 조성일 pp.37-42 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )
빅데이터 기반 사용자 얼굴인식을 통한 실시간 감성분석 서비스 = Real-time emotion analysis service with big data-based user face recognition 김정아, 박찬홍, 황기현 pp.49-54 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )
단계별 최적후보를 통한 고속 움직임 예측 알고리즘 = Fast Motion Estimation Algorithm via Optimal Candidate for Each Step 김종남, 문광석 pp.62-67 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )
FirmOS를 이용한 HDD 무결성 검사 시스템 개발에 관한 연구 = Study on Development of HDD Integrity Verification System using FirmOS 염재환, 오세진, 노덕규, 정동규, 황주연, 오충식, 김효령, 신재식 pp.55-61 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )
High-rate BCI spelling System using eye-closed EEG signals = 닫힌 눈 (eye-closed) EEG신호를 이용한 높은 비율BCI 맞춤법 시스템 Trung-Hau Nguyen, Da-lin Yang, Jong-Jin Kim, Wan-Young Chung pp.31-36 원문보기 (음성지원, 국회도서관 방문 후 이용 가능 )

참고문헌 (14건) : 자료제공( 네이버학술정보 )더보기

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 우리나라 해양관광산업 육성을 위한 정책 개선방향에 관한 고찰 소장
2 Classification of Underwater Transient Signals using MFCC Feature Vector. Vol. 32. pp. 675-679 미소장
3 Frame Based Classification of Underwater Transient Signal using MFCC Feature Vector and Neural Network. Vol. 31. pp. 883-884 미소장
4 Feature Extraction and Classification of Underwater Transient Signal using MFCC and Wavelet Packet Based on Entropy. pp. 781-784 미소장
5 Classification of Transient Signal in Ocean Background Noise using Bayesian Classifier. Vol. 26. pp. 57-63 미소장
6 Bi-class of Humpback Whale Sound Units Against Complex Background Noise With Deep Convolution Neural Network. pp. 1-7 미소장
7 COMPARISON OF SANSKRIT MACHINE TRANSLATION SYSTEMS 네이버 미소장
8 A review of current marine mammal detection and classification algorithms for use in automated passive acoustic monitoring. pp. 1-8 미소장
9 Underwater Transient Signal Classification Apparatus and Method, The Petition of Korean Patent, #10-2017-0146963. 미소장
10 Neural Network-based Driver Drowsiness Detection System using Linear Prediction Coding Coefficients EEG Changes. Vol. 13. pp. 136-141 미소장
11 Discrete-Time Signal Processing. pp. 635-650 미소장
12 Neural Network Based Detection of Drowsiness with Eyes Open using AR Modelling 네이버 미소장
13 Deep Learning with Keras. 미소장
14 Deep Learning from Scratch. 미소장
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