Papers

저지연 조건하의 심층신경망 기반 음성 압축

Domestic Conference
2021~
작성자
dsp
작성일
2024-07-09 13:24
조회
1297
Authors : 김병현, 강홍구, 장인선

Year : 2024

Publisher / Conference : 한국방송·미디어공학회 2024년 하계학술대회

Research area : Speech Signal Processing, Coding

Presentation : Oral

본 논문에서는 심층신경망 기반 음성 압축 모델의 지연 시간 단축에 따른 성능 변화를 분석하고, 보다 효과적인 저지연 모델 설계 방식을 제안한다. 최근 제안된 심층신경망 기반 오디오 및 음성 압축 모델들은 낮은 비트 전송률에서 기존의 신호처리 기반의 코덱 대비 뛰어난 복원 성능을 달성하였다. 그러나, 대부분의 심층신경망 기반 모델은 기존 신호처리 기반 오디오 코덱 과 유사한 지연시간을 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 합성곱 신경망 기반 오디오 압축 모델의 지연시간을 단축시킴으로써 오는 성능 변화를 분석하고, 수용장의 확장 등 구조 변경을 통해 저지연 조건에서도 기존 모델과 유사한 복원 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
전체 370
4 Domestic Conference 김병현, 강홍구, 장인선 "저지연 조건하의 심층신경망 기반 음성 압축" in 한국방송·미디어공학회 2024년 하계학술대회, 2024
3 Domestic Conference Jihyun Lee, Wootaek Lim, Hong-Goo Kang "음성 압축에서의 심층 신경망 기반 장구간 예측" in 한국방송·미디어공학회 2023년 하계학술대회, 2023
2 Domestic Conference Hwayeon Kim, Hong-Goo Kang "Band-Split based Dual-Path Convolution Recurrent Network for Music Source Separation" in 2023년도 한국음향학회 춘계학술발표대회 및 제38회 수중음향학 학술발표회, 2023
1 Domestic Conference Hyungseob Lim, Hong-Goo Kang, Inseon Jang "엔트로피 모델을 활용한 심층 신경망 기반 오디오 압축 모델 최적화" in 한국방송·미디어공학회 2022년 하계학술대회, 2022