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Wave-U-Net을 이용한 오디오 부호화의 성능 향상 기법
안순호(An, Soonho),김재원(Kim, Jaewon),박호종(Park, Hochong) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
본 논문에서는 Wave-U-Net 기반의 오디오 부호화 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 인공지능 기반 오디오 부호화 기술은 오디오의 주파수 정보를 복원하는 방식이기 때문에 완전한 복원을 위해서 주파수의 위상 정보를 별도로 부호화하여 전송해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오디오 부호화의 성능 향상을 위해 음원의 주파수 분석을 필요로 하지 않은 end-to-end 모델인 Wave-U-Net을 사용할 것을 제안한다. Wave-U-Net을 사용한 음원이 사용 전의 음원보다 객관적, 주관적 평가 지표에서 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
음소 인식을 위한 스파이크그램 기반의 음성 특성 추출 기술
한석현,김재원,안순호,신성현,박호종 한국방송∙미디어공학회 2019 방송공학회논문지 Vol.24 No.5
본 논문에서는 스파이크그램을 기반으로 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 음소 인식에 널리 사용되는 푸리에 변환 기반의 특성은 청각 기관의 동작에 부합하는 과정으로 구해지지 않으며 프레임 단위로 추출되어 높은 시간 해상도를 가지지 못한다. 따라서 음소 인식의 성능 향상을 위해 높은 시간 해상도를 가지면서 인간의 청각기관을 모델링 하는 새로운 음성 특성 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 청각 기관의 특성 추출 및 전달 과정을 모델링 하는 기법인 스파이크그램을 사용하여 음성 신호를 분석하고, 이로부터 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 심층 신경망 기반의 음소 인식기를 사용하여 제안한 특성의 음소 인식 성능을 측정하였고, 짧은 음소에 대해 제안 특성이 기존 푸리에 변환 기반의 특성보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 청각 모델을 기반으로 추출된 새로운 음성 특성을 사용하여 음소 인식이 가능함을 확인할 수 있다.