인공 잡음에 강인한 음성 대역폭 확장을 위한 심화 신경망 앙상블

Abstract

본 논문에서는 음성 대역폭 확장 알고리즘에서 고주파 대역의 에너지 과추정이 발생할 경우 음성 품질에 큰 영향을 끼치는 인공 잡음이 발생하는 것을 방지하기 위해 심화 신경망을 앙상블로 설계하였다. 설계한 심화 신경망 앙상블은 3 개의 심화 신경망의 출력이 결합된 형태이며, 정상추정 프레임과 과추정 프레임을 분류하는 분류 모델의 출력을 2 개의 생성 모델에 가중치로 적용하여 최종적으로 고주파 대역의 에너지를 추정한다. 제안된 알고리즘은 기존의 단일 심화 신경망 생성 모델 기반의 음성 대역폭 확장 알고리즘 대비 객관적 음질 평가 및 주관적 음질 평가에서 향상된 결과를 보였다.