잡음 예측을 위한 심층 신경망기반 음성 존재 확률 계산법

Q: 이 논문에서 정의한 음성 존재 확률이란 무엇인가?

특정 시간-주파수 영역에서 음성이 존재할 확률을 나타내는 지표다. 본 연구에서는 심층 신경망의 출력 계층에 시그모이드 함수를 적용하여 네트워크의 출력값이 해당 확률로 해석되도록 모델링하여 활용한다.

Q: 심층 신경망 기반의 음성 존재 확률 추정이 음성 향상 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 제안된 방식은 기존 방법보다 잡음 제거도가 높고 음성 손상도가 낮게 나타났다. 결론적으로 심층 학습 기반의 확률 추정 모듈이 잡음 파워 스펙트럼 밀도 예측 성능을 높여 전반적인 음성 품질을 개선한다.

양해민; 강홍구

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 양해민 (연세대학교) 강홍구 (연세대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2017년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회

발행연도: 2017.11

수록면: 707 - 708 (2page)

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