손실 함수와 후처리 기법을 이용한 실시간 음성 향상 모델의 성능 개선 연구

Abstract

본 논문은 기존에 제안된 딥러닝 기반 실시간 음성 향상 모델[1]을 보완하여 음성 품질 개선 성능을 올릴 수 있는 방법을 제안한다. 기존에 제안된 모델[1]에 더 적합한 손실 함수를 적용하고, 추가로 후처리 과정[3]을 적용하여 두 단계에 걸쳐 잡음을 제거하는 음성 향상 시스템을 제안하였다. 객관적인 음질 평가를 위한 지표로 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)를 사용하여 기존 모델과 대비해 제안된 시스템의 음성 향상 성능이 올랐음을 확인하였다.