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저자정보
유정찬 (광운대학교) 김재원 (광운대학교) 문희연 (광운대학교) 박호종 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제6호
발행연도
2023.11
수록면
743 - 752 (10page)
DOI
10.5909/JBE.2023.28.6.743

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

머신러닝을 이용한 음성 생성 모델 기반의 음성 향상 기술
유정찬 ,  김재원 ,  문희연 외 1명 방송공학회논문지 2023.11 학술저널
음성 특성을 이용한 머신러닝 기반의 음성 향상 기술
유정찬 ,  김재원 ,  문희연 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2023.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 음성 생성 모델에 따라 음성 향상을 수행하는 새로운 신경망 구조를 제안한다. 신경망은 입력신호로부터 여기신호와 스펙트럼 포락선을 구하고 각 성분에 대한 품질 향상을 수행하여 출력을 생성한다. 이 때, 각 성분의 특성에 맞는 제약조건을 신경망에 적용하여 음성 생성 모델에 따른 동작을 학습시킨다. 또한, 제안 방법은 음성에 특화된 제한적 동작을 수행하므로 기존 방법에 비해 신경망 복잡도를 감소시킨다. NSDTSEA 데이터셋을 사용하여 신경망 학습과 성능 평가를 진행하였고, 스펙트로그램 분석을 통하여 학습된 신경망이 음성 생성 모델에 따라 동작하여 음성 향상을 수행하는 것을 확인하였다. 또한 객관적 성능평가를 통해 제안 방법이 SEGAN과 WaveNet에 비해 각각 1,344배와 70배 적은 신경망 매개변수를 가지고 더 우수한 품질의 음성을 생성하는 것을 확인하였다. 이를 통해 제안 방법이 음성 생성 모델을 이용하여 적은 양의 신경망 매개변수로도 효율적인 음성 향상을 수행할 수 있음을 확인하였다.
#speech enhancement #noise suppression #speech production model #speech synthesis #interpretable machine learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 음성 향상 방법
Ⅲ. 성능평가
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
J. Jung and G. Kim “Adaptation of classification model for improving speech intelligibility in noise,” J. of Broadcast Engineering, Vol. 23, No. 4, pp. 511-518, Jul. 2018. doi: https://doi.org/10.5909/JBE.2018.23.4.511 google schola G. Kim “A post-processing for binary mask estimation toward improving speech intelligibility in noise,” J. of Broadcast Engineering, Vol. 18, No. 2, pp. 311-318, Mar. 2013. doi: https://doi.org/10.5909/JBE.2013.18.2.311 google schola Y. Wang, “Research progress in speech enhancement technology,” Int. Conf. on CVIDL, Chongqing, China, pp. 222-226, 2020. doi: https://doi.org/10.1109/CVIDL51233.2020.00-97 google schola X. Du, M. Zhu, X. Shi, X. Zhang, W. Zhang, and J. Chen, “End-to-end model for speech enhancement by consistent spectrogram masking,” arXiv preprint, arXiv:1901.00295, 2019. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1901.00295 google schola S. Hwang, J. Byun, J. Heo, J. Cha, and Y. Park, “Multi-level skip connection for nested U-Net-based speech enhancement,” J. of Broadcast Engineering, Vol. 27, No. 6, pp. 840-847, Nov. 2022. doi: 10.5909/JBE.2022.27.6.840 google schola

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