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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정원석 (㈜AICube 대표이사) 이행우 (남서울대학교)
저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
113 - 118 (6page)

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본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. 이산 웨이블릿변환은 시간영역 입력신호를 단시간 구간별로 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하여 변환 계수를 생성한다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.
#잡음 소거기 #심층학습 #이산 웨이블릿 변환 #FNN #Noise attenuator #Deep learning #Discrete wavelet transform #Fully-connected neural network

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