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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제11호
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 562 - 570 (9page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.11.562
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부적절한 녹음 조건과 장비로 인한 오디오 신호의 왜곡은 정확한 음성 인식 및 양질의 오디오 분석에 어려움을 야기한다. 오디오 왜곡을 복구할 때는 그 다양성과 복잡성, 그리고 예측 불가능한 특성을 효과적으로 관리할 수 있는 정교한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 변분 추론의 확률적 모델링 능력과 Wave U-Net 신경망의 공간 및 시간적 정보 보존된 재구축 강점을 결합한 Variational U-Net 신경망을 제안한다. 모델은 변분 추론을 통해 깨끗한 오디오 신호의 분포를 효율적으로 포착하여 다양한 왜곡에 영향받는 오디오의 확률적인 생성을 용이하게 한다. 동시에, Wave U-Net 구조를 본 모델에 적용하여 유효한 오디오 세부 특징의 보존을 보장하여 복원된 신호의 품질을 향상시킨다. 제안하는 방법은 실제 세계의 오디오 왜곡 시나리오를 통제된 설정에서 반영할 수 있는 Audio MNIST 데이터셋에서 엄격하게 평가되었다. 성능은 네 가지 최신 딥러닝 알고리즘과의 비교를 포함하여 공정하게 비교되었으며, 제안하는 방법은 다른 방법에 대비하여 SI-SDR 기준으로 +4.0dB의 유의미한 개선을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험 및 검증
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
P. Gerstoft and D. F. Gingras, "Parameter estimation using multifrequency range‐dependent acoustic data in shallow water," The Journal of the Acoustical Society of America, vol. 99, pp. 2839-2850, 1996.
S. Leglaive, X. Alameda-Pineda, L. Girin and R. Horaud, "A recurrent variational autoencoder for speech enhancement," IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 371-375, 2020.
S. Pascual, A. Bonafonte and J. Serra, "SEGAN: Speech enhancement generative adversarial network," Interspeech, pp. 3642-3646, 2017.
U. Isik, R. Giri, N. Phansalkar, J.-M. Valin, K. Helwani and A. Krishnaswamy, "PoCoNet: Better speech enhancement with frequency-positional embeddings, semi-supervised conversational data, and biased loss," Interspeech, pp. 2487-2491, 2020.
D. Stoller, S. Ewert and S. Dixon, "Wave-U-Net: A Multi-Scale Neural Network for End-to-End Audio Source Separation," Appearing in the Proc. of the Int. Society for Music Information Retrieval Conf., pp. 334-340, 2018.
S. Leglaive, X. Alameda-Pineda, L. Girin and R. Horaud, "A recurrent variational autoencoder for speech enhancement," IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 371-375, 2020.
S. Pascual, A. Bonafonte and J. Serra, "SEGAN: Speech enhancement generative adversarial network," Interspeech, pp. 3642-3646, 2017.
U. Isik, R. Giri, N. Phansalkar, J.-M. Valin, K. Helwani and A. Krishnaswamy, "PoCoNet: Better speech enhancement with frequency-positional embeddings, semi-supervised conversational data, and biased loss," Interspeech, pp. 2487-2491, 2020.
D. Stoller, S. Ewert and S. Dixon, "Wave-U-Net: A Multi-Scale Neural Network for End-to-End Audio Source Separation," Appearing in the Proc. of the Int. Society for Music Information Retrieval Conf., pp. 334-340, 2018.
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