• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제28권2E호
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• pp.72-78
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• 2009

Heart sound segmentation into its components, S1, systole, S2 and diastole is the first step of analysis and the most important part in the automatic diagnosis of heart sounds. Conventionally, the Shannon energy envelope peak detection method has been popularly used due to its superior performance in locating S1 and S2. Recently, the HMM has been shown to be quite suitable in modeling the heart sound signal and its use in segmenting the heart sound signal has been suggested with some success. In this paper, we compared the two methods for heart sound segmentation using a common database. Experimental tests carried out on the 4 different types of heart sound signals showed that the segmentation accuracy relative to the manual segmentation was 97.4% in the HMM based method which was larger than 91.5% in the peak detection method.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.155-160
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• 2021

본 논문은 수면 무호흡 환자의 중요한 증상 중의 하나인 코골이 사운드 자동 검출 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 수면 중 발생하는 소리 신호를 입력받아 소리 발생 구간을 검출하고, 검출된 소리 구간으로부터 변환된 스펙트로그램을 주의집중 기반의 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 기반의 분류기에 적용하였다. 적용된 주의집중 메커니즘은 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 모델을 확장하여 코골이 소리에 대한 차별적 특징 표현을 학습함으로써 코골이 검출 성능을 향상시켰다. 실험 결과는 제안하는 코골이 검출 방식이 기존 방식보다 약 3.1 % ~ 5.5 %의 정확도 향상을 보여준다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.443-451
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• 2015

본 논문에서는 신호 모델링 기법을 이용하여 소총화기에서 발생하는 탄환충격파(SW, Shock Wave) 음향신호와 총성(MB, Muzzle Blast) 음향신호를 효과적으로 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전장에서 저격수의 위치를 탐지하기 위해서는 저격수의 소총화기에서 발생하는 탄환충격파와 총성 신호를 정확하게 검출하여 적 저격수의 방향각과 거리를 추정하는 것이 중요하다. 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 국내 군 사격장에서 실제 소총화기 발사 실험을 진행하였고, 실험결과 제안 알고리즘은 탄환충격파 신호 검출에 있어 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 가까운 성능향상을, 총성 신호 검출에 있어서는 약 5% 정도의 성능향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.485-492
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• 2017

GMM(: Gaussian Mixture Model)은 비명 소리를 검출하기 위해서 가장 많이 사용되는 기법의 하나이다. 기존의 GMM 방식에서는 전체 훈련데이터를 비명소리와 비-비명 소리로 나누고, 훈련과정을 통하여 각각의 GMM 모델을 생성하게 된다. 그러나 본 연구에서는 비명 소리 검출 과정이 화자인식과 매우 유사하다는 점에 착안하여 화자인식에서 매우 효과적으로 사용된 UBM(: Universal Background Model) 방식을 비명소리 검출에 적용할 것을 제안하였다. 제안된 UBM 방식을 통한 검출 실험 결과 기존의 GMM 방식에 비하여 더 나은 검출 성능을 보임을 인식 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.237-243
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• 2004

A multichannel smart sound sensor capable to detect and identify sound events in noisy conditions is presented in this paper. Sound information extraction is a complex task and the main difficulty consists is the extraction of high­level information from an one-dimensional signal. The input of smart sound sensor is composed of data collected by 5 microphones and its output data is sent through a network. For a real time working purpose, the sound analysis is divided in three steps: sound event detection for each sound channel, fusion between simultaneously events and sound identification. The event detection module find impulsive signals in the noise and extracts them from the signal flow. Our smart sensor must be capable to identify impulsive signals but also speech presence too, in a noisy environment. The classification module is launched in a parallel task on the channel chosen by data fusion process. It looks to identify the event sound between seven predefined sound classes and uses a Gaussian Mixture Model (GMM) method. Mel Frequency Cepstral Coefficients are used in combination with new ones like zero crossing rate, centroid and roll-off point. This smart sound sensor is a part of a medical telemonitoring project with the aim of detecting serious accidents.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권3호
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• pp.393-396
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• 2022

Recently, rapid climate change has had a significant impact on the ecosystem of honeybees. In addition, the problem of Vespa Hornets invasion of colonies has a fatal impact on the bee ecosystem, independent of climate change. Especially in late summer. This study relates to a method for preventing Vespa Hornets attack. In this study, we developed a Vespa Hornets sound detection device was developed by collecting and analyzing the sound of a Vespa Hornets and applying IoT technology. The developed device detects the sound of a Vespa Hornets when Vespa Hornets appears around the hive of the bees and sends a signal to automatically close the door of the beehive. The device that receives the signal drives the motor that controls the honeycomb door to close the beehive door. The Vespa Hornets sound detection device operates until no Vespa Hornets sound is detected. The system developed by us is expected to be installed in the beehives of actual beekeeping farms to dramatically reduce the damage caused by by Vespa Hornets.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.20-27
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• 2020

Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.

• 한국음향학회지
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• 제38권4호
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• pp.427-432
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• 2019

본 논문에서는 청각장애인을 위해 양방향 게이트 순환 신경망을 이용한 사운드 이벤트 검출 기반의 홈 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 우선적으로 효과적인 사운드 이벤트 검출을 위해 패킷손실 은닉을 이용하여 무선 센서 네트워크로 인해 손실된 신호를 복원하고, 멀티채널 상호 상관관계 계수를 이용하여 신뢰할 수 있는 채널을 선택한다. 선택된 채널의 사운드는 이벤트 검출을 위해 두 개의 오디오 채널을 사용하는 양방향 게이트 순환신경망에 적용된다. 검출된 사운드 이벤트는 텍스트로 변환되며, 이와 함께 하모닉/퍼커시브 음원 분리 방식을 통해 햅틱 신호로 변환되어 청각장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 사운드 검출기반의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것과 음원 분리 방식을 통해 사운드를 세밀한 햅틱 신호로 표현할 수 있음을 보인다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.499-500
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• 2017

This study is about a sound source direction detection system and method using intelligent source collection and analysis. The sound source direction detecting apparatus according to the present invention is equipped with four microphone sensors and calculates a time difference using TDOA (Time Delay of Arrival) technique for a plurality of acoustic signals generated from a sound source, And a sound source detection and analysis algorithm for estimating the direction of the sound source.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1606-1613
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• 2021

Recently various attempts to control hardware through integration of sensors and artificial intelligence have been made. This paper proposes a smart hazardous sound detection at home. Previous sound recognition methods have problems due to the processing of background sounds and the low recognition accuracy of high-frequency sounds. To get around these problems, a new MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) algorithm using Wiener filter, modified filterbank is proposed. Experiments for comparing the performance of the proposed method and the original MFCC were conducted. For the classification of feature vectors extracted using the proposed MFCC, DNN(Deep Neural Network) was used. Experimental results showed the superiority of the modified MFCC in comparison to the conventional MFCC in terms of 1% higher training accuracy and 6.6% higher recognition rate.