음성 향상

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역동적인 음성 향상: SE와 코덱 모듈을 활용한 점진적 접근법

소음과 잔향이 심각한 환경에서 기존 음성 향상 방법은 과도한 음성 억제로 인해 청취 시 아티팩트를 발생시키고 하위 작업 성능을 저하시킨다. 이를 극복하기 위해 우리는 경량 SE 모듈과 생성 코덱 모듈을 결합하여 점진적으로 음성 품질을 향상시키는 새로운 접근법인 Restorative SE(RestSE)를 제안한다.

실시간 음성 향상을 위한 경량 서브밴드 및 이중 경로 모델링: LiSenNet

본 연구에서는 실시간 응용 프로그램을 위한 경량 음성 향상 네트워크인 LiSenNet을 제안한다. 서브밴드 다운샘플링 및 업샘플링 블록과 이중 경로 순환 모듈을 설계하여 대역별 특징과 시간-주파수 패턴을 효과적으로 포착한다. 또한 노이즈 탐지기를 개발하여 계산 비용을 절감하는 적응형 음성 향상을 수행한다. 실험 결과, 제안된 LiSenNet은 최신 모델 대비 절반 수준의 파라미터와 연산량으로도 경쟁력 있는 성능을 달성할 수 있음을 보여준다.

명시적인 크기 및 위상 스펙트럼 병렬 추정을 통한 고품질 음성 향상

본 연구는 크기 및 위상 스펙트럼을 병렬로 명시적으로 향상시키는 새로운 음성 향상 네트워크 MP-SENet을 제안한다. MP-SENet은 변환기 기반 인코더-디코더 구조를 사용하여 크기 및 위상 스펙트럼을 동시에 향상시킴으로써 크기-위상 간 보상 효과를 완화하고 향상된 음성의 지각적 품질을 높인다.

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