End-to-end 학습을 이용한 FM 라디오의 오디오 품질 향상

신경망이 입력 단계에서 출력 단계까지의 전체 과정을 직접 학습함으로써 불필요한 중간 단계를 줄이는 방법이다. 본 연구에서는 이를 통해 FM 아날로그 무선 통신 수신 오디오의 잡음을 효과적으로 제거하는 구조를 구현하는 데 활용하였다.

연구 결과, 스킵 연결은 신경망의 성능 향상에 결정적인 역할을 하며 기울기 소실 문제를 완화한다. 이를 제거할 경우 백색 소음이나 무음이 출력되는 현상이 발생하여, 안정적인 잡음 제거를 위해 필수적인 요소임이 확인되었다.

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휴대 전화 보급으로 아날로그 무선 통신의 사용은 감소하고 있지만, 극단적인 상황에서 최후의 통신 수단으로써 아날로그 방송과 무전기는 여전히 중요하다. 전화 통화 같은 상황에서 소음이 섞인 오디오를 개선하기 위하여 여러 시도가 있었지만 ... 전체 초록 보기

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