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방송 콘텐츠의 혼합 신호에서 배경음악 신호를 분리하는 확장된 합성곱을 이용한 멀티 밴드 멀티 스케일 DenseNet을 제안한다. 확장된 합성곱은 스펙트로그램의 다양한 스케일 문맥 정보를 학습하기 용이하도록 한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 구조는 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR) 0 dB, -10 dB의 환경에서 각각 0.15 dB, 0.27 dB의 신호대왜곡비(Signal to Distortion Ratio, SDR)를 개선하였다.
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참고문헌 (17)
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D. D. Lee / 2001 / Algorithms for nonnegative matrix factorization / Proc. NIPS :556~562
J. Le Roux / 2015 / Deep NMF for speech separation / Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process :66~70
A. A. Nugraha / 2015 / Multichannel music separation with deep neural networks / Proc. EUSIPCO :1748~1752
A. Jansson / 2017 / Singing voice separation with deep U-Net convolutional Networks / Proc. ISMIR :323~332
N. Takahashi / 2017 / Multi-scale multiband DenseNets for audio source separation / Proc. WASPAA :261~265
J. Le Roux / 2015 / Deep NMF for speech separation / Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech Signal Process :66~70
A. A. Nugraha / 2015 / Multichannel music separation with deep neural networks / Proc. EUSIPCO :1748~1752
A. Jansson / 2017 / Singing voice separation with deep U-Net convolutional Networks / Proc. ISMIR :323~332
N. Takahashi / 2017 / Multi-scale multiband DenseNets for audio source separation / Proc. WASPAA :261~265
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