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인공 잡음에 강인한 음성 대역폭 확장을 위한 심화 신경망 앙상블
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 장준혁 | - |
| dc.contributor.author | 노경진 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-07-30T05:18:32Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-30T05:18:32Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2017-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/4159 | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국통신학회 | - |
| dc.title | 인공 잡음에 강인한 음성 대역폭 확장을 위한 심화 신경망 앙상블 | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 장준혁 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국통신학회 학술대회논문집, pp.942 - 943 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국통신학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국통신학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 942 | - |
| dc.citation.endPage | 943 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07218463 | - |
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