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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
Sub-band masking 기반 단일채널 음성분리에서는 음성피치를 추정하여 추정된 피치와 일치하는 주파수 에너지만 통과시키는 필터를 사용하여 배경 잡음으로부터 음성을 분리한다. 음성과 음악은 비슷한 하모닉 구조를 가지고 있어, 음악이 잡음으로 입력될 경우 추정된 피치에 음성 피치와 음악 피치가 공존하게 되며, 이는 음성분리의 성능하락으로 연결된다. 따라서 음성-음악 혼재 데이터에서의 효과적인 음성분리를 위해 음성 피치와 음악 피치를 분류해야 한다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 사용하는 음성/음악 피치 분류 방법을 제안하였으며, 양방향 LSTM의 성능을 향상시키기 위해서 확률적 어텐션 레이어 구조를 제안하였다. 또한 피치 분류 결과로부터 자연스러운 음성분리 결과를 얻기 위해 음악 에너지가 제거된 음성분리 마스크 생성 기법을 제안하였다. 실험결과 확률적 어텐션 기반 양방향 LSTM이 다른 방법에 비해 더 좋은 음성분리 성능을 보여주었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-569-000571901
