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잡음을 포함하는 왜곡된 음성 신호를 수신하는 단계;상기 수신된 음성 신호로부터 잡음을 제거한 음성 신호의 크기 정보를 추정하는 단계;상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상을 획득하고, 상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상 및 학습된 딥 러닝 모델을 이용하여 상기 잡음을 제거한 음성 신호의 순시 위상을 추정하는 단계; 및상기 추정된 크기 정보 및 상기 추정된 순시 위상을 이용하여 상기 잡음을 제거한 음성 신호를 획득하는 단계;를 포함하는음성 향상 방법
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제 1항에 있어서,깨끗한 음성 신호 및 왜곡된 음성 신호로부터 훈련 데이터를 획득하는 단계;상기 왜곡된 음성 신호의 펼친 위상 및 상기 깨끗한 음성 신호의 펼친 위상을 이용하여 심층 신경망을 트레이닝 함으로써 상기 학습된 딥 러닝 모델을 획득하는 단계를 더 포함하는음성 향상 방법
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제 2항에 있어서,상기 훈련 데이터를 획득하는 단계는,상기 깨끗한 음성 신호의 순시 위상을 획득하는 단계;상기 왜곡된 음성 신호의 순시 위상을 획득하는 단계;상기 깨끗한 음성 신호의 순시 위상을 분해하여 상기 깨끗한 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는 단계; 및상기 왜곡된 음성 신호의 순시 위상을 분해하여 상기 왜곡된 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는 단계;를 포함하는음성 향상 방법
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제 3항에 있어서,상기 훈련 데이터를 획득하는 단계는,상기 왜곡된 음성 신호의 기본 주파수를 이용하여 선형 위상을 획득하는 단계;를 더 포함하고,상기 깨끗한 음성 신호의 순시 위상을 분해하여 상기 깨끗한 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는 단계는,상기 깨끗한 음성 신호의 순시 위상과 상기 선형 위상을 이용하여 상기 깨끗한 음성 신호의 펼친 위상을 획득하고,상기 왜곡된 음성 신호의 순시 위상을 분해하여 상기 왜곡된 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는 단계는,상기 왜곡된 음성 신호의 순시 위상과 상기 선형 위상을 이용하여 상기 왜곡된 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는음성 향상 방법
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제 3항에 있어서,상기 왜곡된 음성 신호의 기본 주파수를 이용하여 선형 위상을 획득하는 단계는,상기 왜곡된 음성 신호의 시간 별 기본 주파수 및 유성음 확률을 획득하는 단계; 및유성음 구간에서 상기 기본 주파수를 이용하여 상기 선형 위상을 획득하는 단계를 포함하는음성 향상 방법
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제 2항에 있어서,상기 학습된 딥 러닝 모델을 획득하는 단계는,상기 왜곡된 음성 신호의 펼친 위상에 대한 삼각함수 벡터 특징 및 상기 깨끗한 음성 신호의 펼친 위상에 대한 삼각함수 벡터 특징을 레이블 하여 상기 심층 신경망을 트레이닝 하는음성 향상 방법
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제 1항에 있어서,상기 잡음을 제거한 음성 신호의 순시 위상을 추정하는 단계는,상기 수신된 음성 신호의 순시 위상을 획득하는 단계;상기 수신된 음성 신호의 순시 위상을 분해하여 상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는 단계; 및상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상을 상기 학습된 딥 러닝 모델에 입력하여, 상기 잡음을 제거한 음성 신호의 펼친 위상을 추정하는 단계;를 포함하는음성 향상 방법
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제 7항에 있어서,상기 잡음을 제거한 음성 신호의 순시 위상을 추정하는 단계는,상기 수신된 음성 신호의 기본 주파수를 이용하여 상기 수신된 음성 신호의 선형 위상을 획득하는 단계;를 더 포함하고,상기 수신된 음성 신호의 순시 위상을 분해하여 상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는 단계는,상기 수신된 음성 신호의 순시 위상 및 상기 수신된 음성 신호의 선형 위상을 이용하여 상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상을 획득하는음성 향상 방법
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제 8항에 있어서,상기 수신된 음성 신호의 기본 주파수를 이용하여 상기 수신된 음성 신호의 선형 위상을 획득하는 단계는,상기 수신된 음성 신호의 시간 별 기본 주파수 및 유성음 확률을 획득하는 단계; 및유성음 구간에서 상기 기본 주파수를 이용하여 상기 선형 위상을 획득하는 단계;를 포함하는음성 향상 방법
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제 7항에 있어서,상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상을 상기 학습된 딥 러닝 모델에 입력하여, 상기 잡음을 제거한 음성 신호의 펼친 위상을 추정하는 단계는,상기 수신된 음성 신호의 펼친 위상에 대한 삼각함수 벡터 특징을 상기 학습된 딥 러닝 모델에 입력하여 상기 잡음을 제거한 음성 신호의 펼친 위상에 대한 삼각함수 벡터 특징을 추정하는 단계; 및상기 추정된 삼각함수 벡터 특징을 이용하여 상기 잡음을 제거한 음성 신호의 펼친 위상을 추정하는 단계;를 포함하는음성 향상 방법
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제 8항에 있어서,상기 잡음을 제거한 음성 신호의 순시 위상을 추정하는 단계는,상기 추정된 펼친 위상 및 상기 선형 위상을 이용하여 상기 잡음을 제거한 음성 신호의 순시 위상을 추정하는음성 향상 방법
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제 1항에 있어서,상기 추정된 크기 정보 및 상기 추정된 순시 위상을 이용하여 상기 잡음을 제거한 음성 신호를 획득하는 단계는,상기 추정된 순시 위상의 신뢰도를 이용하여 개선된 순시 위상을 추정하고, 상기 추정된 크기 정보 및 상기 개선된 순시 위상을 이용하여 상기 잡음을 제거한 음성 신호를 획득하는음성 향상 방법
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