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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 1,064 - 1,071 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.9.1064
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음성 향상 기술은 음성의 잡음을 제거하고 명료도를 높이는 기술로서, 음성 인식, 화상 회의 등 다양한 분야에서 활용된다. 최근에는 DNN 기반의 음성 향상 기술이 주목받고 있으며, 특히 음성 신호의 로컬 및 글로벌 정보를 효과적으로 활용하는 중첩 U-Net 모델이 우수한 성능을 보인다. 음성 향상 기술의 활용도를 높이기 위해서는 스마트폰 같은 엣지 디바이스에서 실시간 실행이 가능해야 한다. 본 논문에서는 중첩 U-Net 기반 최신 모델 중 하나인 NUNet-TLS를 스마트폰 앱에서 실시간 구현하였다. NUNet-TLS에 사용된 dilated convolution은 빈번한 메모리 사용으로 긴 연산 시간을 요구하는데, dilated convolution을 LSTM(Long-Short Term Memory)으로 대체함으로써 메모리 사용량과 연산 시간을 크게 줄일 수 있었다. 제안 모델은 데이터 입/출력을 프레임 단위로 처리하도록 변경하여 앱으로 구현되었으며, 이 앱은 실시간 실행에서 기존 모델보다 메모리 사용량이 적지만 동등한 음성 향상 성능을 보여주었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. DNN 기반 음성 향상 모델
Ⅲ. 실시간 구현을 위한 모델 최적화
Ⅳ. 실시간 음성 향상 앱
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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S.-R. Hwang, S. W. Park, and Y.-C. Park, “Performance comparison evaluation of real and complex networks for deep neural network-based speech enhancement in the frequency domain,” J. Acoustical Soc. Korea, vol. 41, no. 1, pp. 30-37, 2022. (https://doi.org
Z. Zhou, et al., “Unet++: A nested u-net architecture for medical image segmentation,” in DLMIA 2018, and 8th Int. Wkshp., ML-CDS 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, pp. 1-10, Granada, Spain, Sep. 2018. (https://doi.org/10.1007/978-3-030-00889-5_1
S. Hwang, S. W. Park, and Y.-C. Park, “Monoaural speech enhancement using a nested u-net with two-level skip connections,” in Proc. Interspeech 2022, pp. 191-195, 2022. (https://doi.org/10.21437/interspeech.2022-1002 1) https://github.com/JaeBinCHA7/Neste
M. Xu, et al., “A first look at deep learning apps on smartphones,” The World Wide Web Conf., pp. 2125-2136, May 2019. (https://doi.org/10.1145/3308558.3313591)
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