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제1 음향 신호와 제2 음향 신호가 합성(合成)된 제3 음향 신호에서 상기 제1 음향 신호를 강조(調)하는 방법에 있어서,상기 제3 음향 신호를 하나 이상의 시간영역으로 구분하고, 상기 하나 이상의 시간영역 각각에서의 상기 제3 음향 신호를 구성하는 하나 이상의 주파수 성분의 집합인 제1 주파수 세트 및 상기 제1 주파수 세트에 포함되는 하나 이상의 주파수 성분 각각의 크기(Magnitude)인 제1 성분 크기를 확인하는 단계; 상기 제1 주파수 세트, 상기 제1 성분 크기 및 음향 분리기에 기초하여 상기 하나 이상의 시간영역 각각에서의 상기 제2 음향 신호를 구성하는 하나 이상의 주파수 성분의 집합인 제2 주파수 세트 및 제2 주파수 세트에 포함되는 하나 이상의 주파수 성분 각각의 크기인 제2 성분 크기를 결정하는 단계; 상기 제1 주파수 세트, 상기 제1 성분 크기, 상기 제2 주파수 세트 및 상기 제2 성분 크기 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 성분 크기에 적용되는 게인(Gain)을 산출하는 단계; 및상기 제1 성분 크기에 상기 산출된 게인을 적용하여 상기 제3 음향 신호로부터 제4 음향 신호를 생성하는 단계;를 포함하고,상기 음향 분리기는 복수의 제3 음향 신호와 상기 복수의 제3 음향 신호 각각의 적어도 하나의 제2 음향 신호와의 상관관계를 표현한 데이터 세트이고,상기 제1 주파수 세트는 제1 주파수 성분을 포함하고,상기 게인을 산출하는 단계는상기 제2 주파수 세트가 상기 제1 주파수 성분과 대응되는 성분을 포함하는 경우, 상기 제1 주파수 성분과 대응되는 게인의 크기를 감소시키는 단계; 및상기 제2 주파수 세트가 상기 제1 주파수 성분과 대응되는 성분을 포함하지 않는 경우, 상기 제1 주파수 성분과 대응되는 게인의 크기를 증가시키는 단계;를 포함하는, 제1 음향 신호 강조 방법
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제1 항에 있어서상기 제1 음향 신호는 음성(音聲)을 포함하는 신호이고,상기 제2 음향 신호는 잡음(雜音)을 포함하는 신호인, 제1 음향 신호 강조 방법
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제1 항에 있어서상기 게인의 크기를 감소시키는 단계는상기 제2 주파수 세트에서 상기 제1 주파수 성분과 대응되는 성분의 크기를 확인하는 단계; 및상기 확인된 성분의 크기에 기초하여 상기 제1 주파수 성분과 대응되는 게인의 크기를 감소시키는 단계;를 포함하는, 제1 음향 신호 강조 방법
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제1 항에 있어서상기 음향 분리기는상기 복수의 제3 음향 신호 및 상기 적어도 하나의 제2 음향 신호에 기반한 기계학습(Machine Learning)에 의해 생성되는, 제1 음향 신호 강조 방법
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제1 항에 있어서상기 게인을 산출하는 단계는상기 제2 음향 신호, 상기 제3 음향 신호 및 확률 결정기에 기초하여 각 주파수에서 노이즈가 존재할 확률을 산출하는 단계; 및상기 확률에 기초하여 게인을 산출하는 단계;를 포함하고,상기 확률 결정기는 복수의 제3 음향 신호 및 복수의 제2 음향 신호 중 적어도 하나와 각 주파수에서 노이즈가 존재할 확률과의 상관관계를 표현한 데이터 세트인, 제1 음향 신호 강조 방법
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제6 항에 있어서상기 게인을 산출하는 단계는상기 확률이 높을수록 상기 게인을 낮게 산출하는, 제1 음향 신호 강조 방법
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제6 항에 있어서상기 확률 결정기는복수의 제3 음향 신호 및 복수의 제2 음향 신호 중 적어도 하나와 각 주파수에서 노이즈가 존재할 확률에 기반한 기계학습(Machine Learning)에 의해 생성되는, 제1 음향 신호 강조 방법
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