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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장길진 (경북대학교 전자공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제35권 제4호
발행연도
2016.1
수록면
303 - 309 (7page)

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본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.
#음향신호 분리 #자기부호화기 #심화신경회로망 #음향신호 군집

목차

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참고문헌 (5)

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G. Hu / 2004 / Monaural speech segregation based on pitch tracking and amplitude modulation / IEEE Trans. on Neural Networks 15:1135~1150 google schola B. Raj / 2010 / Non-negative matrix factorization based compensation of music for automatic speech recognition / Proc. Interspeech :717~720 google schola P. Vincent / 2010 / Stacked denoising autoencoders: learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion / JMLR 11:3371~3408 google schola G. E. Hinton / 2006 / Reducing the dimensionality of data with neural networks / Science 313:504~507 google schola G. E. Hinton / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural Computation 18:1527~1554 google schola

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