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심화 신경망 기반의 음향학적 반향 및 배경 잡음 제거 기법

Title
심화 신경망 기반의 음향학적 반향 및 배경 잡음 제거 기법
Other Titles
Acoustic Echo And Background Noise Suppression Based on Deep Neural Networks
Author
서혜지
Alternative Author(s)
Seo, Hye Ji
Advisor(s)
장준혁
Issue Date
2017-08
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
본 논문에서는 심화 신경망 기반의 음향학적 반향 및 배경 잡음 제거 기법을 제안한다. 다층의 은닉 층과 은닉 노드를 통하여 고 레벨의 특징 벡터들 사이의 비선형적인 관계를 분류하는 심화 신경망은 데이터의 복잡한 관계를 모델링하는데 적합하다. 따라서 심화 신경망을 통하여 음향학적 반향과 배경 잡음 및 근단 화자 신호 사이의 관계를 모델링하여 효과적으로 음향학적 반향과 배경 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 심화 신경망 회기 기법을 통하여 로그 파워 스펙트럼 (log-power spectrum)를 입력 특징 벡터로 하여 음향학적 반향 및 배경 잡음을 제거하기 위한 최적의 이득 (optimal gain)을 추정한다. 제안된 기법에서는 학습 시 추가적인 반향 및 잡음 정보인 사전 신호대 반향비 (a priori SER: a priori signal-to-echo ratio), 사후 신호대 반향비 (a posteriori SER), 사전 신호대 잡음비 (a priori SNR: a priori signal-to-noise ratio) 및 사후 신호대 잡음비 (a posteriori SNR)을 도입하여 이득 추정의 성능을 높였다. 본 논문에서는 두 가지 심화 신경망 기반의 음향학적 반향 및 배경 잡음 제거 기법을 제안한다. 첫 번째로, 심화 신경망 기법의 음향학적 반향 및 배경 잡음 통합 제거 기법을 제안한다. 두 번째로, 적층형 심화 신경망 기반의 음향학적 반향 및 배경 잡음 통합 제거 기법을 제안한다. 제안된 기법은 심화 신경망 구조를 사용하여 추가적인 동시통화 검출 기법 없이 음향학적 반향 및 배경 잡음을 효과적으로 제거한다. 제안된 심화 신경망 기반의 알고리즘은 음성 통계 모델 및 단일 심화 신경망 기반의 음향학적 반향 및 배경 잡음 제거 알고리즘과 객관적 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경 잡음 환경에서 기존의 방법에 비해 전반적으로 우수한 성능을 보였다.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.11754/33628http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000431454
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > ELECTRONICS AND COMPUTER ENGINEERING(전자컴퓨터통신공학과) > Theses (Ph.D.)
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