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모델 생성부가, 미리 저장된 복수의 관심 음향 데이터 및 복수의 비관심 음향 데이터를 딥러닝(Deep Learning)에 기초해 학습하여 관심 음향 인식 모델을 생성하는 단계;유사도 점수 산출부가, 외부로부터 수집된 음향 데이터인 수집 음향 데이터를 상기 관심 음향 인식 모델에 입력하여 상기 수집 음향 데이터에 대한 관심 음향 유사도 점수 및 비관심 음향 유사도 점수를 각각 산출하는 단계; 및관심 음향 판단부가, 상기 관심 음향 유사도 점수 및 상기 비관심 음향 유사도 점수를 비교하여, 상기 수집 음향 데이터가 관심 음향인지 여부를 판단하는 단계를 포함하며,상기 관심 음향 유사도 점수 및 비관심 음향 유사도 점수를 각각 산출하는 단계에서,상기 유사도 점수 산출부는, 상기 관심 음향 유사도 점수 및 상기 비관심 음향 유사도 점수 각각을 정규화하여 정규화 관심 음향 유사도 점수 및 정규화 비관심 음향 유사도 점수를 각각 산출하며,상기 관심 음향인지 여부를 판단하는 단계는, 상기 정규화 관심 음향 유사도 점수 및 상기 정규화 비관심 음향 유사도 점수에 기초하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 관심 음향 인식 모델을 생성하는 단계에서,상기 모델 생성부는, 상기 복수의 관심 음향 데이터 및 상기 복수의 비관심 음향 데이터를 관심 음향 레퍼런스 데이터 및 비관심 음향 레퍼런스 데이터와 비교하여 상기 관심 음향 인식 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 관심 음향인지 여부를 판단하는 단계에서,상기 관심 음향 유사도 점수가 상기 비관심 음향 유사도 점수보다 큰 경우,상기 관심 음향 판단부는, 상기 수집 음향 데이터를 상기 관심 음향으로 판단하고,상기 비관심 음향 유사도 점수가 상기 관심 음향 유사도 점수보다 큰 경우,상기 관심 음향 판단부는, 상기 수집 음향 데이터를 비관심 음향으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 정규화 관심 음향 유사도 점수 및 상기 정규화 비관심 음향 유사도 점수의 합은 1인 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 관심 음향 데이터, 상기 복수의 비관심 음향 데이터 및 상기 수집 음향 데이터는 모두 시간 영역에서의 음향 데이터인 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 관심 음향이 차량의 경적음인 경우,상기 미리 저장된 복수의 관심 음향 데이터는,복수의 차종별 경적음 데이터 및 복수의 환경별 경적음 데이터 중 선택된 복수의 경적음 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 수집 음향 데이터가 관심 음향으로 판단된 경우,알림부가, 상기 관심 음향이 감지되었음을 외부로 알리는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법
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미리 저장된 복수의 관심 음향 데이터 및 복수의 비관심 음향 데이터를 딥러닝(Deep Learning)에 기초해 학습하여 관심 음향 인식 모델을 생성하는 모델 생성부;외부로부터 수집된 음향 데이터인 수집 음향 데이터를 상기 관심 음향 인식 모델에 입력하여 상기 수집 음향 데이터에 대한 관심 음향 유사도 점수 및 비관심 음향 유사도 점수를 각각 산출하는 유사도 점수 산출부; 및상기 관심 음향 유사도 점수 및 상기 비관심 음향 유사도 점수를 비교하여, 상기 수집 음향 데이터가 관심 음향인지 여부를 판단하는 관심 음향 판단부를 포함하며,상기 유사도 점수 산출부는,상기 관심 음향 유사도 점수 및 상기 비관심 음향 유사도 점수 각각을 정규화하여 정규화 관심 음향 유사도 점수 및 정규화 비관심 음향 유사도 점수를 각각 산출하며,상기 관심 음향 판단부는, 상기 정규화 관심 음향 유사도 점수 및 상기 정규화 비관심 음향 유사도 점수에 기초하여 상기 수집 음향 데이터가 상기 관심 음향인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 장치
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