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복수의 마이크로폰들을 포함하며, 상기 복수의 마이크로폰들에서 복수의 음향정보들을 각각 획득하는 음향입력장치;상기 복수의 음향정보들 각각에 대하여 푸리에 변환하여 상기 복수의 음향정보들 각각의 시간에 대한 주파수별 세기 데이터를 생성하는 푸리에 변환부;푸리에 변환된 복수의 음향정보들 각각의 시간에 대한 주파수별 세기 데이터에 대하여 시간 및 주파수 대역 중 적어도 하나에 대하여 기설정된 간격으로 파티션하여 정보 조각들을 생성하는 파티션부; 상기 푸리에 변환된 복수의 음향정보들로부터 이루어진 적어도 하나의 쌍에서 시간에 대한 주파수별 세기차 데이터를 생성하는 차신호 생성부; 및파티션된 복수의 음향정보들의 정보조각들에 기초하여 형성된 뉴럴 네트워크;를 포함하며,상기 파티션부는 상기 시간에 대한 주파수별 세기차 데이터에 대하여 파티션하여 상기 적어도 하나의 쌍에 대한 정보 조각들을 생성하며, 상기 적어도 하나의 쌍에 대한 정보 조각들이 상기 뉴럴 네트워크에 입력되며,상기 뉴럴 네트워크에서 출력된 출력정보에 기초하여 상기 복수의 음향정보들에서 음원을 분리하는 것을 특징으로 하는 음원 분리 장치
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제1 항에 있어서, 상기 파티션된 복수의 음향정보들 각각의 정보조각들이 상기 뉴럴 네트워크에 직접 입력되는 것을 특징으로 하는 음원 분리 장치
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삭제
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복수의 마이크로폰들을 포함하며, 상기 복수의 마이크로폰들에서 복수의 음향정보들을 각각 획득하는 음향입력장치;상기 복수의 음향정보들 각각에 대하여 푸리에 변환하는 푸리에 변환부;푸리에 변환된 복수의 음향정보들을 시간 및 주파수 대역 중 적어도 하나에 대하여 기설정된 간격으로 파티션하는 파티션부; 및파티션된 복수의 음향정보들에 기초하여 형성된 뉴럴 네트워크;를 포함하며,상기 뉴럴 네트워크에서 출력된 출력정보에 기초하여 상기 복수의 음향정보들에서 음원을 분리하고,상기 파티션부는 상기 푸리에 변환된 복수의 음향정보들을 시간 대역에 대하여 기설정된 시간 간격으로 파티션하고, 상기 뉴럴 네트워크는 상기 시간 대역에 대해 파티션된 복수의 음향정보들을 입력받아 제1 출력값을 출력하고,상기 파티션부는 상기 푸리에 변환된 복수의 음향정보들을 주파수 대역에 대하여 기설정된 주파수 간격으로 파티션하고, 상기 뉴럴 네트워크는 상기 주파수 대역에 대해 파티션된 복수의 음향정보들을 입력받아 제2 출력값을 출력하고,상기 제1 및 제2 출력값의 교집합으로 음원을 분리하는 것을 특징으로 하는 음원 분리 장치
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제1 항에 있어서,상기 파티션부는 상기 푸리에 변환된 복수의 음향정보들을 시간 대역 및 주파수 대역에 대하여 기설정된 시간 간격 및 기설정된 주파수 간격으로 파티션하고, 상기 뉴럴 네트워크는 시간 대역 및 주파수 대역에 대하여 파티션된 복수의 음향정보들을 입력받는 것을 특징으로 하는 음원 분리 장치
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제1 항에 있어서,상기 복수의 음향정보들의 파티션된 정보 조각들은 서로 시간 및 주파수 대역 중 적어도 하나에 대하여 기설정된 간격으로 오버랩되는 것을 특징으로 하는 음원 분리 장치
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제1 항에 있어서, 상기 뉴럴 네트워크는 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크, 볼츠만 머신, 제한된 볼츠만 머신, 또는 심층 신뢰 신경망인 것을 특징으로 하는 음원 분리 장치
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복수의 마이크로폰으로부터 복수의 음향정보들을 각각 획득하는 단계;획득된 상기 복수의 음향정보들을 각각 푸리에 변환하여 상기 복수의 음향정보들 각각의 시간에 대한 주파수별 세기 데이터를 생성하는 단계;푸리에 변환된 복수의 음향정보들 각각의 시간에 대한 주파수별 세기 데이터에 대하여 시간 및 주파수 대역 중 적어도 하나에 대하여 기설정된 간격으로 파티션하여 정보 조각들을 생성하는 단계; 상기 푸리에 변환된 복수의 음향정보들로부터 이루어진 적어도 하나의 쌍에서 시간에 대한 주파수별 세기차 데이터를 생성하는 단계; 및파티션된 복수의 음향정보들의 정보조각들을 뉴럴 네트워크에 입력하는 단계;를 포함하며,상기 파티션하여 정보 조각들을 생성하는 단계는 상기 적어도 하나의 쌍에서 시간에 대한 주파수별 세기차 데이터에 대하여 파티션하고,상기 적어도 하나의 쌍에 대한 정보 조각들을 상기 뉴럴 네트워크에 입력하며,상기 뉴럴 네트워크에서 출력된 출력정보에 기초하여 음원을 분리하는 것을 특징으로 하는 음원 분리 방법
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제8 항에 있어서, 상기 파티션된 복수의 음향정보들 각각의 정보조각들을 직접 상기 뉴럴 네트워크에 입력하는 것을 특징으로 하는 음원 분리 방법
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삭제
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복수의 마이크로폰으로부터 복수의 음향정보들을 각각 획득하는 단계;획득된 상기 복수의 음향정보들을 각각 푸리에 변환하는 단계;푸리에 변환된 복수의 음향정보들을 시간 및 주파수 대역 중 적어도 하나에 대하여 기설정된 간격으로 파티션하는 단계; 및파티션된 복수의 음향정보들을 뉴럴 네트워크에 입력하는 단계;를 포함하며,푸리에 변환된 복수의 음향정보들을 시간 대역에 대하여 기설정된 시간 간격으로 파티션하고, 상기 시간 대역에 대해 파티션된 복수의 음향정보들을 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 제1 출력값을 출력받고,푸리에 변환된 복수의 음향정보들을 주파수 대역에 대하여 기설정된 주파수 간격으로 파티션하고, 상기 주파수 대역에 대해 파티션된 복수의 음향정보들을 상기 뉴럴 네트워크에 입력하여 제2 출력값을 출력받아,상기 제1 및 제2 출력값의 교집합으로 음원을 분리하는 것을 특징으로 하는 음원 분리 방법
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12
제8 항에 있어서, 상기 푸리에 변환된 음향정보들은 시간 및 주파수 대역에 대하여 기설정된 시간 간격 및 기설정된 주파수 간격으로 파티션하고,시간 대역 및 주파수 대역에 대하여 파티션된 복수의 음향정보들을 상기 뉴럴 네트워크에 입력하는 것을 특징으로 하는 음원 분리 방법
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13
제8 항에 있어서, 상기 뉴럴 네트워크는 상기 파티션된 음향정보들을 통해 학습한 것을 특징으로 하는 음원 분리 방법
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제8 항에 있어서,상기 복수의 음향정보들의 파티션된 정보 조각들은 시간 및 주파수 대역 중 적어도 하나에 대하여 기설정된 중첩 크기로 오버랩되는 것을 특징으로 하는 음원 분리 방법
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제14 항에 있어서, 상기 뉴럴 네트워크의 출력값이 목표에 미달할 경우에 상기 중첩 크기를 조정하는 단계를 더 포함하는 음원 분리 방법
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제8 항에 있어서, 상기 뉴럴 네트워크의 출력값이 목표에 미달할 경우에 상기 기설정된 간격을 조정하는 단계를 더 포함하는 음원 분리 방법
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