CNN 잡음감쇠기에서 필터 수의 최적화

이행우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이행우 (남서울대학교)

저널정보: 한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제16권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 625 - 632 (7page)

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본 논문은 잡음감쇠기에서 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 필터 수가 성능에 미치는 영향을 연구하였다 이 시스템은 적응필터 대신 신경망 예측필터를 이용하며 심층학습방법으로 잡음을 감쇠한다. 64-neuron, 16-kernel number CNN 필터와 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 필터 수에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과, 본 시스템은 필터 수가 16일 때 MSE(Mean Squared Error) 및 MAE(Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 필터가 4개 일 때 성능이 가장 낮은 것을 볼 수 있다. 그리고 필터가 8개 이상이 되면 필터 수에 따라 MSE 및 MAE 값이 크게 차이나지 않는 것을 보여주었다. 이러한 결과로부터 음성신호의 주요 특징을 표현하기 위해서는 약 8개 이상의 필터를 사용해야 한다는 것을 알 수 있다.

#잡음감쇠 #심층학습 #CNN #오차역전파 #평균제곱오차 #평균절대값오차 #Noise attenuation #Deep learning #Convolutional neural network #Error back propagation #MSE #MAE

참고문헌 (10)

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J. Hansen / 1989 / Constrained iterative speech enhancement with to speech recognition / IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing ASSP-39(4):21~27

최재승 / 2013 / 위너필터에 의한 음성 중의 잡음제거 알고리즘 / 한국전자통신학회 논문지 8(9):1293~1298

J. Lim / 1991 / Evaluation of an adaptive comb filtering method for enhancing speech degraded by white noise addition / IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing ASSP-26(4):354~358

S. F. Boll / 1989 / Suppression of acoustic noise in speech using two microphone adaptive noise cancellation / IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing ASSP-28(6):752~753

권오상 / 2014 / 자동차의 엔진소음 감쇠를 위한 효율적인 적응제어기에 대한 연구 / 한국전자통신학회 논문지 9(9):983~989

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