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저자정보
이행우 (남서울대학교) 이유진 (서울대학교) 김예원 (서울대학교) 이수정 (인하대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제15권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
987 - 994 (8page)

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본 논문은 음향잡음감쇠기에서 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 커널 사이즈가 성능에 미치는 영향을 위한 연구하였다 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 잡음감쇠 성능을 개선한다. 100-neuron, 16-filter CNN 필터와 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 이는 음성신호가 갖는 유성음 구간에서의 준주기적 성질을 이용하는 것이다. 본 연구에서 커널 사이즈에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 커널 사이즈가 16 정도일 때 MSE 및 MAE 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 사이즈가 이보다 더 작거나 커지면 MSE 및 MAE 값이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 음성신호의 경우 커널 사이즈가 16 정도일 때 특성을 가장 잘 포집할 수 있음을 알 수 있다.

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