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본 논문에서는 건축음향 및 환경음향 분야에 활용 목적으로 엣지 컴퓨팅 환경에서 사운드스케이프 음원 분류체계 인식을 위한 경량 머신러닝 모델의 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 Convolutional Neural Network(CNN) 계열 모델 3종과 트리 기반 모델 3종을 사용하였으며, ESC-50 데이터셋을 다섯 가지 사운드스케이프 음원 분류 체계로재구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과, YAMNet 임베딩을 사용한 트리 모델이 대부분의 분류 체계에서 CNN 모델보다 높은 정확도를 보였다. 또한 라즈베리파이 5에서의 처리 시간을 이론적으로 계산한 연산 효율성 측면에서도이 조합이 가장 빠른 처리 속도를 보였다. 따라서 YAMNet 임베딩과 트리 모델의 조합은 엣지 디바이스에서 실시간사운드스케이프 음원 분류에 효과적인 방안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper compares and analyzes the performance of lightweight machine learning models for soundscape classification in edge computing environments, with applications in architectural and environmental acoustics. Three CNN-based models and three tree-based models were employed, and the ESC-50 dataset was reorganized into five soundscape classification taxonomies for evaluation. The experimental results showed that tree-based models using YAMNet embeddings achieved higher accuracy than CNN models in most classification schemes. In addition, theoretical estimates of computational efficiency on the Raspberry Pi 5 indicated that this combination achieved the fastest processing times. Therefore, the combination of YAMNet embeddings and tree models is expected to be an effective approach for real-time soundscape source classification on edge devices.*표시는 필수 입력사항입니다.
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