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본 논문에서는 커널 모델과 장단기 기억(Long-Short Term Memory, LSTM) 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 방식을 제안한다. 기존의 음원 분리 방식은 비보컬 음원만 있는 구간에서 음원을 오추정하여 불필요한 비보컬 음원을 출력하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 커널 모델 기반의 보컬음 분리 방식에 LSTM 신경망 기반의 보컬 구간 분류 방식을 결합하여 보컬 음원의 오추정 문제를 개선하고 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 본 논문에서는 방식간의 결합 구조에 따라 병렬 결합형 분리 알고리즘과 직렬 결합형 분리 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통해 제안하는 방식들이 기존의 방식에 비해 더욱 향상된 분리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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E. Vincent / 2014 / From blind to guided audio source separation: How models and side information can improve the separation of sound / IEEE Signal Processing Magazine 31:107~115
A. Liutkus / 2015 / Scalable audio separation with light kernel additive modeling / IEEE ICASSP :76~80
S. Hochreiter / 1997 / Long short-termmemory / Neural computation 9:1735~1780
G. Parascandolo / 2016 / Recurrent neural networks for polyphonic sound event detection in real life recordings / IEEE ICASSP :6440~6444
E.Vincent / 2006 / Performance measurement in blind audio source separation / IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing :1462~1469
A. Liutkus / 2015 / Scalable audio separation with light kernel additive modeling / IEEE ICASSP :76~80
S. Hochreiter / 1997 / Long short-termmemory / Neural computation 9:1735~1780
G. Parascandolo / 2016 / Recurrent neural networks for polyphonic sound event detection in real life recordings / IEEE ICASSP :6440~6444
E.Vincent / 2006 / Performance measurement in blind audio source separation / IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing :1462~1469
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