상세정보
등록 비음수 행렬 인수분해를 이용하는 데이터 증강 방법 및 장치
- 출원번호
- 10-2019-0030350 (2019.03.18) KIPRIS
- 공개번호
- 10-2020-0110881 (2020.09.28)
- 등록번호
- 10-2520240-0000 (2023.04.05)
- 출원국
- 대한민국
- 협약과제
- 18HS1800, 신체기능의 이상이나 저하를 극복하기 위한 휴먼 청각 및 근력 증강 원천 기술 개발, 신형철
- 초록
- 타겟 클래스로 사전에 분류된 음원 데이터에 비음수 행렬 인수분해(Non-negative matrix factorization, NMF)를 적용하여, 상기 음원 데이터에 대응하는 적어도 하나의 기저 벡터(basis vector)와 계수 벡터를 추출하는 단계; 상기 추출된 기저 벡터를 이용하여 새로운 기저 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 새로운 기저 벡터와 상기 추출된 계수 벡터를 이용하여 새로운 음원 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 비음수 행렬 인수분해(Non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하는 데이터 증강 방법일 수 있다. 따라서, 데이터 개수가 적고 높은 불균형도가 있는 경우에도, 데이터 증강을 통해 신경망 기반의 음향 인식 시스템의 성능이 향상될 수 있다.
- KSP 제안 키워드
- Data Augmentation, Matrix Factorization, Non-negative, Nonnegative Matrix Factorization(NMF), non-negative matrix