백색잡음 제거와 DTW를 이용한 목 넘김 소리의 인식

Abstract

축사에서 사육하고 있는 소의 사료 섭취량을 추정하기 위해서 목 넘김 횟수를 카운트 하여 이를 통해 사료 섭취량을 예측할 수 있다. 목 넘김 횟수를 이용한 사료 섭취량을 추정하기 위해서는 소의 목 넘김 소리를 취득해야 하는데, 축사에서는 축사의 온도를 적 정하게 유지하기 위해서 지속적으로 환풍기를 작동시키고 있다. 수집된 목 넘김 사운드 파일로부터 목 넘김 소리를 인식할 때, 환풍기 및 자연에서 발생하는 백색잡음의 영향이 매우 크다. 본 논문에서는 목 넘김 횟수를 카운트하기 위해서 녹음 수집된 사운드 파일을 대상으 로 Spectral noise gate 기술을 이용하여 백색잡음을 제거하고, 개별 목 넘김 소리를 평 균하여 표준 목 넘김 사운드 특징을 추출하였다. 표준 목 넘김 사운드의 MFCC 특징과 목 넘김 인식하고자 하는 사운드의 개별 프레임 MFCC 특징을 Dynamic Time Warping 알고리즘을 통해 거리 값을 계산하였고, 계산한 결과를 통해 얻을 수 있는 거리 값들에 대해 평균과 표준편차를 이용한 Threshold를 이용하여 목 넘김 소리를 인식하였다. 잡음 을 제거한 후, 인식된 목 넘김 소리는 사료 섭취량을 추정하는데 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다. 본 논문에서 제안한 소의 목 넘김 횟수 인식 방법을 이용한 개별 소의 사료 섭취량 유추와 활동량이나 체온 등과 같은 다른 요소들과 결합시켜 발정 기나 질병을 조기에 인지할 수 있는 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

In order to estimate the feed intake of the cattle raised in the cattle shed, it is possible to estimate the feed intake by counting the number of gulp down. To estimate feed intake using number of gulp down, cow's gulping sound should be obtained. However the fan is continuously operated to maintain proper temperature. Because of these fan noise and noise from nature, it is hard to recognize gulping sound from collected gulping sound file. In this paper, white noise at collected sound file was reduced using Spectral noise gate and extract standard gulping sound feature value by take an average of each gulping sound. We calculate distance between MFCC feature of standard gulping sound and MFCC feature of each frame from target sound using Dynamic Time Warping algorithm. We recognize gulping sound from distance using Threshold calculated from mean and standard deviation of distance. it is expected that the recognized gulping sound after removing the noise can be very useful for estimating feed intake. We expect Feed intake using proposed method in this paper can be base of early recognition estrous and disease by combining physical activity level and body temperature