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오디오 데이터 분류 장치에 있어서,기설정된 정상 상황에서의 오디오 데이터를 학습하여 정상 소리의 데이터를 생성하는 제 1 학습부,입력된 오디오 데이터를 상기 정상 소리의 데이터에 기초한 단일 클래스 SVDD(Support Vector Data Description)를 통해 비정상 소리인지 여부를 판별하는 오디오 데이터 식별부, 기설정된 비정상 상황에서의 오디오 데이터를 학습하여 비정상 소리의 유형별 데이터를 생성하는 제 2 학습부, 및상기 오디오 데이터 식별부를 통해 비정상 소리로 판별된 오디오 데이터를 상기 비정상 소리의 유형별 데이터에 기초한 SRC(Sparse Representation Classifier)를 통해 비정상 소리의 유형별로 분류하는 오디오 데이터 분류부를 포함하되,상기 오디오 데이터 식별부는,상기 입력된 오디오 데이터가 상기 정상 소리의 데이터에 포함되지 않는 경우 상기 비정상 소리로 판별하는, 오디오 데이터 분류 장치
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제 1 항에 있어서,MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient), LPCC(Linear Prediction Cepstrum Coefficient), PLP(Perceptual Linear Prediction), 및 LDA(Linear Discriminative Analysis) 중 어느 하나를 이용하여 상기 오디오 데이터에서 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부를 더 포함하되, 상기 오디오 데이터 식별부는,상기 추출된 특징 벡터와 상기 정상 소리의 데이터와의 비교를 통해, 상기 오디오 데이터가 비정상 소리인지 판별하는 오디오 데이터 분류 장치
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제 1 항에 있어서,상기 제 2 학습부는새로운 비정상 소리가 추가될 경우, 해당 비정상 소리 클래스에 대해서만 추가로 비정상 소리의 유형 데이터를 생성하는 것인 오디오 데이터 분류 장치
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오디오 데이터 분류 장치를 이용한 오디오 데이터 분류 방법에 있어서,(a) 기설정된 정상 상황에서의 오디오 데이터를 학습하여 정상 소리의 데이터를 생성하는 단계;(b) 입력된 오디오 데이터를 상기 정상 소리의 데이터에 기초한 단일 클래스 SVDD(Support Vector Data Description)를 통해 비정상 소리인지 여부를 판별하는 단계 및(c) 상기 (b) 단계에서 비정상 소리로 판별된 오디오 데이터를 기생성된 비정상 소리의 유형별 데이터에 기초한 SRC(Sparse Representation Classifier)를 통해 비정상 소리의 유형별로 분류하는 단계를 포함하되,상기 기생성된 비정상 소리의 유형별 데이터는 사전에 기설정된 비정상 상황에서의 오디오 데이터를 유형별로 학습하여 생성된 것이고,상기 (b) 단계는,상기 오디오 데이터가 상기 정상 소리의 데이터에 포함되지 않은 경우 비정상 소리로 판별하는 오디오 데이터 분류 방법
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제 6 항에 있어서,상기 (b) 단계는MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient), LPCC(Linear Prediction Cepstrum Coefficient), PLP(Perceptual Linear Prediction), 및 LDA(Linear Discriminative Analysis) 중 어느 하나를 이용하여 상기 오디오 데이터에서 특징 벡터를 추출하여, 상기 추출된 특징 벡터와 상기 정상 소리의 데이터와의 비교를 통해, 상기 오디오 데이터가 비정상 소리인지 판별하는 것인 오디오 데이터 분류 방법
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제 6 항에 있어서,상기 (c) 단계는새로운 비정상 소리가 추가될 경우, 해당 비정상 소리 클래스에 대해서만 추가로 비정상 소리의 유형 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 오디오 데이터 분류 방법
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