Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러닝을 이용한 기침 분류 선행연구 |
| 영문제목(English Title) |
Preliminary study of cough classification using deep learning |
| 저자(Author) |
김대원
김유진
문수빈
Dae-Won Kim
Youjin Kim
Soobin Moon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0289 ~ 0290 (2022. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
다양한 환경에서의 기침 분류기술은 그동안 많은 분야에 성공적으로 적용되어 왔으며, 특히 최근 COVID-19와 같은 전 세계적인 유행병이 발생하면서 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기법을 이용한 기침 음성 분류를 위한 선행연구를 진행하였다. 기침 음성 자료는 녹음기를 이용하여 환자가 아닌 국내 일반인들의 모사 기침을 녹음하여 확보하였으며, 녹음파일은 16bit 및 32kHz로 녹음되었다. 기침과 기침이 아닌 소리를 분류하기 위해 음성자료들의 전처리를 거친 후, 음성신호의 특성값인 MFCC를 추출하였다. 추출된 MFCC 값을 이용하여 CNN 기반 딥러닝 모델을 학습하였고 이 모델을 기반으로 기침과 기침이 아닌 소리를 분류하였다. 모델의 성능은 본문에서 소개한다. 이 연구는 기침 분류를 위한 선행연구이며, 차후 보다 풍부한 기침 음성 자료 (예: 국내, 국외, COVID-19환자, 일반인 등)를 확보하여 딥러닝 모델의 성능향상 및 일반화를 꾀할 예정이다. |
영문내용
(English Abstract) |
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