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변환장치가, 단일 음향센서로부터 출력된 시간 영역 신호를 로그-멜-스펙트로그램으로 변환하는 단계; 및판단장치가, 상기 로그-멜-스펙트로그램을 입력받아 층간소음 종류 및 층간소음 발생위치를 출력하는 단계;를 포함하는,층간소음 판별방법
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제1항에 있어서,상기 판단장치는, 층간소음 종류 분류기 및 층간소음 발생위치 분류기를 포함하며,상기 층간소음 종류 분류기가 상기 로그-멜-스펙트로그램을 입력받아 층간소음 종류를 출력하도록 되어 있고,상기 층간소음 발생위치 분류기가 상기 로그-멜-스펙트로그램을 입력받아 층간소음 발생위치를 출력하도록 되어 있는,층간소음 판별방법
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제2항에 있어서,상기 층간소음 종류 분류기는, 지도학습된 제1신경망을 포함하고,상기 층간소음 종류 분류기는,학습용으로 제공되는 상기 시간 영역 신호를 변환하여 생성된 상기 로그-멜-스펙트로그램을 상기 층간소음 종류 분류기에 입력하는 단계; 및상기 시간 영역 신호를 발생시킨 층간소음의 종류가 나타내는 값과 상기 층간소음 종류 분류기가 출력하는 출력값 간의 차이를 감소시키도록 상기 층간소음 종류 분류기의 내부 파라미터를 갱신하는 단계;를 포함하는 지도학습방법에 의해 학습된 것인,층간소음 판별방법
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제2항에 있어서,상기 층간소음 발생위치 분류기는, 지도학습된 제2신경망을 포함하고,상기 층간소음 발생위치 분류기는,학습용으로 제공되는 상기 시간 영역 신호를 변환하여 생성된 상기 로그-멜-스펙트로그램을 상기 층간소음 발생위치 분류기에 입력하는 단계; 및상기 시간 영역 신호를 발생시킨 층간소음의 발생위치가 나타내는 값과 상기 층간소음 발생위치 분류기가 출력하는 출력값 간의 차이를 감소시키도록 상기 층간소음 발생위치 분류기의 내부 파라미터를 갱신하는 단계;를 포함하는 지도학습방법에 의해 학습된 것인,층간소음 판별방법
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제2항에 있어서,상기 층간소음 종류 분류기는, 합성곱 신경망, 적응계층, 및 소프트맥스 분류기를 포함하며,상기 합성곱 신경망은 이미지 분류를 수행할 수 있는 것이며, 그리고상기 합성곱 신경망 내부의 초기 가중치는 이미지 분류 작업을 학습시킨 가중치인,층간소음 판별방법
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제2항에 있어서,상기 층간소음 발생위치 분류기는, 합성곱 신경망, 적응계층, 및 소프트맥스 분류기를 포함하며,상기 합성곱 신경망은 이미지 분류를 수행할 수 있는 것이며, 그리고상기 합성곱 신경망 내부의 초기 가중치는 이미지 분류 작업을 학습시킨 가중치인,층간소음 판별방법
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단일 음향센서;처리장치; 및비휘발성 저장매체;를 포함하며,상기 비휘발성 저장매체에는, 상기 처리장치로 하여금,상기 단일 음향센서로부터 출력된 시간 영역 신호를 로그-멜-스펙트로그램으로 변환하는 단계; 및상기 로그-멜-스펙트로그램을 기초로 층간소음 종류 및 층간소음 발생위치를 출력하는 단계;를 실행하도록 되어 있는 명령어들이 포함된 프로그램 코드가 기록되어 있는,층간소음 판별장치
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제7항에 있어서,상기 출력하는 단계는,상기 로그-멜-스펙트로그램을 기초로 상기 층간소음 종류를 출력하는 제1출력단계; 및상기 로그-멜-스펙트로그램을 기촐 상기 층간소음 발생위치를 출력하는 제2출력단계;를 포함하며,상기 프로그램 코드는 상기 제1출력단계를 실행하는 제1함수코드 및 상기 제2출력단계를 실행하는 제2함수코드를 포함하며,상기 제1함수코드는, 제1합성곱 신경망을 실행하는 코드, 제1적응계층을 실행하는 코드, 및 제1소프트맥스 분류기를 실행하는 코드를 포함하며,상기 제1합성곱 신경망은 이미지 분류를 수행할 수 있는 것이며, 상기 제1합성곱 신경망 내부의 초기 가중치는 이미지 분류 작업을 학습시킨 가중치이며,상기 제2함수코드는, 제2합성곱 신경망을 실행하는 코드, 제2적응계층을 실행하는 코드, 및 제2소프트맥스 분류기를 실행하는 코드를 포함하며,상기 제2합성곱 신경망은 이미지 분류를 수행할 수 있는 것이며, 그리고상기 제2합성곱 신경망 내부의 초기 가중치는 이미지 분류 작업을 학습시킨 가중치인,층간소음 판별장치
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컴퓨팅 장치로 읽을 수 있는 프로그램 코드가 기록된 비휘발성 저장매체로서,상기 컴퓨팅 장치로 하여금,단일 음향센서로부터 출력된 시간 영역 신호를 로그-멜-스펙트로그램으로 변환하는 단계; 및상기 로그-멜-스펙트로그램을 기초로 층간소음 종류 및 층간소음 발생위치를 출력하는 단계;를 실행하도록 되어 있는 명령어들이 포함된 프로그램 코드가 기록되어 있는 비휘발성 저장매체
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제9항에 있어서,상기 출력하는 단계는,상기 로그-멜-스펙트로그램을 기초로 상기 층간소음 종류를 출력하는 제1출력단계; 및상기 로그-멜-스펙트로그램을 기촐 상기 층간소음 발생위치를 출력하는 제2출력단계;를 포함하며,상기 프로그램 코드는 상기 제1출력단계를 실행하는 제1함수코드 및 상기 제2출력단계를 실행하는 제2함수코드를 포함하며,상기 제1함수코드는, 제1합성곱 신경망을 실행하는 코드, 제1적응계층을 실행하는 코드, 및 제1소프트맥스 분류기를 실행하는 코드를 포함하며,상기 제1합성곱 신경망은 이미지 분류를 수행할 수 있는 것이며, 상기 제1합성곱 신경망 내부의 초기 가중치는 이미지 분류 작업을 학습시킨 가중치이며,상기 제2함수코드는, 제2합성곱 신경망을 실행하는 코드, 제2적응계층을 실행하는 코드, 및 제2소프트맥스 분류기를 실행하는 코드를 포함하며,상기 제2합성곱 신경망은 이미지 분류를 수행할 수 있는 것이며, 그리고상기 제2합성곱 신경망 내부의 초기 가중치는 이미지 분류 작업을 학습시킨 가중치인,비휘발성 저장매체
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제10항에 있어서,상기 제1함수코드는,학습용으로 제공되는 상기 시간 영역 신호를 변환하여 생성된 상기 로그-멜-스펙트로그램을 상기 제1함수코드에 의해 제공되는 제1함수의 입력으로 받아들이는 단계; 및상기 시간 영역 신호를 발생시킨 층간소음의 종류가 나타내는 값과 상기 제1함수가 출력하는 출력값 간의 차이를 감소시키도록 상기 제1함수코드에 정의된 내부 파라미터를 갱신하는 단계;를 포함하는 지도학습방법에 의해 학습된 것인,비휘발성 저장매체
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제10항에 있어서,상기 제2함수코드는,학습용으로 제공되는 상기 시간 영역 신호를 변환하여 생성된 상기 로그-멜-스펙트로그램을 상기 제2함수코드에 의해 제공되는 제2함수의 입력으로 받아들이는 단계; 및상기 시간 영역 신호를 발생시킨 층간소음의 발생위치가 나타내는 값과 상기 제2함수가 출력하는 출력값 간의 차이를 감소시키도록 상기 제2함수코드에 정의된 내부 파라미터를 갱신하는 단계;를 포함하는 지도학습방법에 의해 학습된 것인,비휘발성 저장매체
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