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문제 정의
- 본 논문에서는 모델 용량을 증가시켰을 때의 성능을 확인하기 위해 표 2에 언급한 계층 증가 모델에 대해 학습을 진행하였다. 학습에 사용한 하이퍼 파라미터는 이전과 동일하게 설정하였으며 학습 횟수를 30 epochs 기준으로 하였다.
- 본 논문에서는 오디오 음량 자동 제어를 위한 콘텐츠 분류 기술을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 2D CNN을 통해 구현되었으며, 검증 데이터셋에 대해 81.
- 하지만 일반적으로 방송 음량을 일률적으로 조절하기 때문에 평균적으로 높은 음량으로 인해 작은 음량이 더욱 낮게 조절되는 단점이 존재한다 [4]. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음성의 명료도를 강화할 수 있는 사람의 청각 특성을 고려하여 콘텐츠를 분류하고 이를 활용하여 오디오 음량을 적응적으로 제어하는 알고리즘의 활용할 수 있는 오디오 콘텐츠 분류 기술을 제안한다.
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