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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김윤수 (Changwon National University) 석종원 (Changwon National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제24권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
202 - 208 (7page)

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대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.
#Audio #Bandwidth Extension #Deep Learning #Convolutional Neural Network #Autoencoder

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
M. Dietz / 2002 / Spectral Band Replication, a Novel Approach in Audio Coding / Audio Engineering Society 112th Convention :553 google schola Volodymyr K. / 2017 / Audio Super Resolution using Neural Networks / Presented at the 5th International Conference on Learning Representations(ICLR) google schola Yu Gu / 2016 / Speech Bandwidth Extension Using Bottleneck Features and Deep Recurrent Neural Networks / INTERSPEECH google schola Ian Goodfellow / 2014 / Generative Adversarial Nets / Advances in Neural Information Processing Systems 27:2672~2680 google schola 조효진 / 2019 / 부가 정보를 이용하는 오토 인코더 기반의 오디오 고대역 부호화 기술 / 방송공학회 논문지 24(3):387~394 dbpia

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