조건부 플로우 매칭을 활용한 심층 신경망 기반 음성 코덱 향상 기법

본 논문에서는 신호처리 기반 음성 코덱의 낮은 비트전송률에서의 복원 품질을 향상하기 위해 조건부 플로우 매칭 기반의 후처리 필터를 적용하고 그 효과를 확인한다. 최근 확산 기반 생성 모델을 활용하여 오디오 코덱의 손실 압축으로 인해 왜곡된 신호의 품질을 향상하는 연구가 이루어지고 있으나, 주로 신경망 기반 오디오 코덱에 편중되어 있으며 기존 상용 코덱에 대한 적용 사례는 부족하다. 본 연구에서는 플로우 매칭 기반 생성 모델을 신호처리 기반 음성 코덱의 후처리 필터로 적용하여, 낮은 비트전송률에서도 높은 비트전송률의 복원 품질에 준하는 품질 개선을 달성하고자 한다. 또한, 품질 개선 폭을 최대한 유지하면서 연산량의 효율성을 확보하기 위한 경량화 방법을 탐구하였으며, 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.