CNN 잡음감쇠기에서 필터 수의 최적화

• 영문명: Optimization of the Number of Filter in CNN Noise Attenuator
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 이행우(Haeng-Woo Lee)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제16권 제4호, 625~631쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.08.30

국문 초록

본 논문은 잡음감쇠기에서 CNN(Convolutional Neural Network) 계층의 필터 수가 성능에 미치는 영향을 연구하였다 이 시스템은 적응필터 대신 신경망 예측필터를 이용하며 심층학습방법으로 잡음을 감쇠한다. 64-뉴런, 16-커널 CNN 필터와 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 필터 수에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과, 본 시스템은 필터 수가 16일 때 MSE(Mean Squared Error) 및 MAE(Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 필터가 4개 일 때 성능이 가장 낮은 것을 볼 수 있다. 그리고 필터가 8개 이상이 되면 필터 수에 따라 MSE 및 MAE 값이 크게 차이나지 않는 것을 보여주었다. 이러한 결과로부터 음성신호의 주요 특징을 표현하기 위해서는 약 8개 이상의 필터를 사용해야 한다는 것을 알 수 있다.

영문 초록

This paper studies the effect of the number of filters in the CNN (Convolutional Neural Network) layer on the performance of a noise attenuator. Speech is estimated from a noised speech signal using a 64-neuron, 16-kernel CNN filter and an error back-propagation algorithm. In this study, in order to verify the performance of the noise attenuator with respect to the number of filters, a program using Keras library was written and simulation was performed. As a result of simulation, it can be seen that this system has the smallest MSE (Mean Squared Error) and MAE (Mean Absolute Error) values when the number of filters is 16, and the performance is the lowest when there are 4 filters. And when there are more than 8 filters, it was shown that the MSE and MAE values do not differ significantly depending on the number of filters. From these results, it can be seen that about 8 or more filters must be used to express the characteristics of the speech signal.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 적응잡음감쇠기

Ⅲ. 음성신호의 선형예측분석

Ⅳ. CNN 신경망 필터

Ⅴ. 가중치 계수의 갱신 알고리즘

Ⅵ. 모의실험 결과

Ⅶ. 결론

키워드

잡음 감쇠 심층 학습 합성곱 신경망 오차 역전파 평균 제곱 오차 평균 절대값 오차 Noise Attenuation Deep Learning CNN Error Back Propagation MSE MAE