딥러닝 기반 잡음 제거 (Speech Denoising) 기술 소개

1. 개요 딥러닝을 활용한 음성 잡음 제거 기술은 전통적인 신호처리 기법보다 뛰어난 성능을 보여주며, 최근 음성 인식, 통화, 보이스 어시스턴트, 녹음 품질 개선 등에 널리 사용됩니다. 2.

딥러닝 잡음 제거 원리 목표: 잡음이 섞인 음성 신호에서 깨끗한 음성 신호만을 추출하는 것 입력: 잡음이 포함된 음성 신호의 특징 벡터 (주로 스펙트로그램 형태) 출력: 잡음이 제거된 음성 신호의 특징 벡터 또는 마스크 학습 방식: 정답(clean speech)과 잡음 섞인 음성(noisy speech)을 쌍으로 준비 네트워크가 noisy 음성에서 clean 음성을 예측하도록 학습 주요 네트워크 구조: DNN (Deep Neural Network) CNN (Convolutional Neural Network) RNN / LSTM (Recurrent Neural Networks) — 시계열 특성 반영 Transformer 기반 모델 3. 대표적인 딥러닝 잡음 제거 방법 1) 스펙트럼 마스킹 (Sp...