지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.3
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 334 - 339 (6page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.3.334
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Speech enhancement GAN (SEGAN)은 딥러닝 모델 중 하나인 적대적 생성망을 기반으로 음향잡음을 제거하는데 좋은 성능을 보여주는 모델 중 하나이다. 하지만 매우 넓은 분포를 가지는 비정적 잡음을 하나의 생성자로 학습하는 과정에서 생성자는 쉽게 불안정해진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기학습된 생성자를 활용한 적대학습 방법을 제안한다. 오토인코더와 동일한 방식으로 기학습된 생성자의 출력을 적대학습 생성자의 입력으로 사용함으로써, 일차적으로 축소된 데이터를 활용해 분포 매칭의 어려움을 완화시키고, 학습의 안정성을 높인다. 본 논문에서는 객관적으로 모델의 성능을 평가하기 위해 scale Invariant Signal to Noise Ratio (SI-SNR) 평가지표를 활용하였다. 실험결과 잡음 음성 대비 SI-SNR이 약 4.08 상승하여 제안 방법이 잡음을 제거하는 것에 유용함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
S. Pascual, J. Serra, and A Bonafonte, "Time-domain speech enhancement using generative adversarial networks," Speech Comunication, Vol. 114, pp. 10-21, 2019.
M. F. Tayseer, A. Ahsan, and H. Amir, "A survey on techniques for enhancing speech," Int. Journal of Computer Applications, Vol. 179, No. 17, pp. 1-14, 2018.
S. Pascual, J. Serra, and A Bonafonte, "SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network," arXiv:1703.09452, pp. 1-5, 2017.
K.-H. Lim, J.-Y. Kim, and S.-B. Cho, "GAN with Dual Discriminator for Non-stationary Noise Cancellation," Proc. of Korea Software Congress, pp. 509-511, 2019.
M. H. Soni, N. Shah, and H. A. Patil, "Time-frequency Masking-based Speech Enhancement using Generative Adversarial Network," Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 5039-5043, 2018.
M. F. Tayseer, A. Ahsan, and H. Amir, "A survey on techniques for enhancing speech," Int. Journal of Computer Applications, Vol. 179, No. 17, pp. 1-14, 2018.
S. Pascual, J. Serra, and A Bonafonte, "SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network," arXiv:1703.09452, pp. 1-5, 2017.
K.-H. Lim, J.-Y. Kim, and S.-B. Cho, "GAN with Dual Discriminator for Non-stationary Noise Cancellation," Proc. of Korea Software Congress, pp. 509-511, 2019.
M. H. Soni, N. Shah, and H. A. Patil, "Time-frequency Masking-based Speech Enhancement using Generative Adversarial Network," Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 5039-5043, 2018.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
효과적인 음향잡음 제거를 위한 사전 훈련된 생성자 기반 적대적 생성망
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
U-Net 기반의 적대적 생성망
전자공학회논문지
2021 .05
-
재난 현장 인명 구조를 위한 딥러닝 기반 잡음 제거 및 음향 분류
전자공학회논문지
2024 .12
-
임의의 잡음 신호 추가를 활용한 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋 탐지 방안에 대한 연구
한국정보전자통신기술학회 논문지
2019 .12
-
복합 잡음 환경에서 공간적 특성을 고려한 잡음 제거
한국정보통신학회논문지
2019 .03
-
잡음음성 최소통계적 추정방식에 기반한 음성개선 알고리즘
한국정보기술학회논문지
2023 .05
-
딥 러닝 기반의 잡음 모델링을 이용한 전력선 통신에서의 잡음 제거
한국인터넷방송통신학회 논문지
2018 .01
-
개량된 음성매개변수를 사용한 지속시간이 짧은 잡음음성 중의 배경잡음 분류
한국정보통신학회논문지
2016 .09
-
영상 인식을 위한 딥러닝 모델의 적대적 공격에 대한 백색 잡음 효과에 관한 연구
한국정보전자통신기술학회 논문지
2022 .02
-
잡음 중의 화자분류를 위한 켑스트럼 잡음모델에 의한 음성 특징 강조기법
한국정보기술학회논문지
2018 .03
-
Adversarial Sparsity Mapping Network to Defense Against Adversarial Attacks
Proceedings of KIIT Conference
2021 .06
-
적대적 학습과 적대적 강건성 사이의 연관성
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
잡음 환경에서 음성 인식 정확도 향상을 위한 잡음 제거 알고리즘의 성능평가
정보 및 제어 논문집
2020 .10
-
고밀도 잡음 환경에서 엔트로피를 이용한 잡음 제거 방법
한국정보통신학회논문지
2020 .10
-
훈련 안정성을 위한 병렬 구조의 생성자 기반 적대적 생성 네트워크
멀티미디어학회논문지
2024 .06
-
생성적 적대 신경망의 학습 방법에 따른 비교
대한전자공학회 학술대회
2020 .08
-
이중 생성자를 사용한 저용량 선화 자동채색 모델
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2020 .01
-
Advanced Generative Adversarial Defense Model using Instance Sparsity Mapping Network
한국정보기술학회논문지
2021 .08
-
통계적 추정기 및 LPC 잔차잡음 억제에 기반한 음성강조 알고리즘의 SNR 효과
한국정보기술학회논문지
2023 .03
-
음성존재확률을 이용한 행렬식 기반 2채널 잡음제거기법
한국정보통신학회논문지
2022 .05
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
인체 더미 센서를 이용한 충격파 피해 평가 연구
김경민
,
김윤건
,
강재은
외 1명
대한기계학회 춘추학술대회
2022
.04
공간 적응적 조건부 적대적 생성신경망을 활용한 단일 영상 내 반사 영역 제거기법
김태현
,
윤종수
,
최윤식
한국통신학회논문지
2021
.03
GAN 기반 은닉 적대적 패치 생성 기법에 관한 연구
김용수
,
강효은
,
김호원
정보보호학회지
2020
.10
오토인코더를 활용한 지역난방시스템의 가상센싱 방법
김륜희
,
홍예진
,
윤성민
외 1명
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2020
.06
이미지 기반 적대적 사례 생성 기술 연구 동향
오희석
정보보호학회지
2020
.12
최근 본 자료
댓글(0)
0