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SCOPUS
효과적인 복소 스펙트럼 기반 음성 향상을 위한 시간과 주파수 영역 손실함수 조합에 관한 연구 = A study on loss combination in time and frequency for effective speech enhancement based on complex-valued spectrum
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2022
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Korean
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
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Speech enhancement is performed to improve intelligibility and quality of the noise-corrupted speech. In this paper, speech enhancement performance was compared using different loss functions in time and frequency domains. This study proposes a combination of loss functions to utilize advantage of each domain by considering both the details of spectrum and the speech waveform. In our study, Scale Invariant-Source to Noise Ratio (SI-SNR) is used for the time domain loss function, and Mean Squared Error (MSE) is used for the frequency domain, which is calculated over the complex-valued spectrum and magnitude spectrum. The phase loss is obtained using the sin function. Speech enhancement result is evaluated using Source-to-Distortion Ratio (SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI). In order to confirm the result of speech enhancement, resulting spectrograms are also compared. The experimental results over the TIMIT database show the highest performance when using combination of SI-SNR and magnitude loss functions.
더보기잡음에 오염된 음성의 명료도와 음질을 향상시키고자 음성 향상을 수행한다. 본 연구에서는 복소값 스펙트럼을 이용한 마스크기반 음성 향상에서 시간 영역 손실함수와 주파수 영역 손실함수에 따른 학습 결과를 비교하였다. 시간 영역의 음성 파형과 주파수 영역의 스펙트럼의 세부정보를 고려해 두 영역의 장점을 활용할 수 있도록 손실함수 조합에 관해 연구를 진행하였다. 시간 영역 손실함수는 Scale Invariant-Source to Noise Ratio(SI-SNR)을 이용해 계산하고, 주파수 영역 손실함수는 복소값 스펙트럼과 크기 스펙트럼을 Mean Squared Error(MSE)로 계산하여 사용하였고, sin 함수를 이용해 위상에 대한 손실함수를 계산하였다. 손실함수 조합은 시간 영역 손실함수인 SI-SNR과 각 주파수 영역손실함수를 조합하였다. 또한 크기 값과 위상 값을 모두 고려할 수 있도록 SI-SNR과 크기 스펙트럼, 위상에 관련된 손실함수들도 조합하여 실험을 진행하였다. 음성 향상 결과는 Source-to-Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를이용해 성능 비교 평가를 진행하였다. 음성 향상 결과를 확인해보기 위해 스펙트럼 상에서 비교를 진행하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 시간 영역또는 주파수 영역 손실함수보다 SI-SNR과 크기 스펙트럼을 조합한 손실함수를 사용하여 음성 향상을 학습했을 때 가장 높은 성능을 보였다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.23 | 0.23 | 0.22 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.2 | 0.18 | 0.398 | 0.07 |
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