물질의 소리 특성 추론을 위한 컨볼루션 신경망

Abstract

로봇이 활용할 수 있는 정보로서 청각 정보의 위상이 커지고 있다. 시각 정보와 더불어 장애물 탐지, 음성인식 등 많은 분야에서 로봇의 청각 정보가 활용되고 있다. 특히 물질의 소리 특성을 추정하는 것은 음성 인식, 공간 인식 등 다양한 분야의 발전을 위한 필수 요소이다. 실제 환경의 소리 특성을 추정하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있지만, 주변 환경을 구성하는 물질의 다양성 때문에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 로봇이 공간적 특성을 인지하고, 물질의 차이에 따른 소리의 공간적 변화를 분류할 수 있도록 컨볼루션 신경망을 활용한 이진 분류기를 제안하였다. 이진 분류 실험 결과 83.9%의 정확도로 공간적 특성을 분류해 낼 수 있었다.