동영상 녹화 시 잡음 제거와 품질 향상에 활용할 수 있는 심층신경망 기반의 음성 품질 개선 연구

• 영문명: Study on the Audio Resolution based on Deep Neural Network, which can be used to remove noise and improve quality during video recording
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 문주원 김법종 정지원 선진 주종화
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2020추계학술대회, 771~774쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.10.30

국문 초록

기술적, 환경적인 영향으로 인한 언택트 시대가 다가옴에 따라 사람들 사이에서 동영상 공유가 활발히 일어나고 있다. 이러한 동영상은 녹화 당시에 주변 소음에 의한 환경적 요인이나 저음질의 마이크와 같은 물리적 요인 등 다양한 요인에 의해 저음질의 음성 데이터가 녹화되어 동영상 공유 과정에서 청취자들에게 불편함을 초래할 수 있다. 본 연구는 심층신경망을 통해 이러한 다양한 요인들로 인해 발생하는 잡음들을 줄이고 녹화자의 음성을 뚜렷하게 만드는데 목적을 두었다. 해당 연구에는 여러 사람들의 목소리와 일상생활에서 발생할 수 있는 다양한 잡음이 믹스된 데이터를 사용하여 심층신경망 학습에 사용하였으며, 학습된 모델을 토대로 실제 잡음이 있는 환경에서 녹화를 진행했을 때 음질이 개선됨을 확인하였다.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 결론

참고문헌