초록

본 실시예는 음원 내 보컬 성분 제거함에 있어서 딥러닝을 활용하되, 음원 신호의 특성 정보에 따라 서로 다른 학습 모델을 적용함으로써 학습에 대한 정확성을 높이면서도, 1차적으로 보컬 성분이 제거된 음원을 입력으로 받아 보다 향상된 품질의 음성 제거 음원이 산출될 수 있도록 하는 음원 내 음성 성분 제거방법 및 장치에 관한 것이다.

대표청구항 ▼

대상 음원 신호를 수신하고, 상기 대상 음원 신호를 전처리 하여 상기 대상 음원 신호 내 포함된 음성 성분을 1차 제거한 전처리 음원을 산출하는 전처리부;적어도 하나의 특성 정보에 따라 분류된 음원 신호별로 상기 음성 성분의 제거와 관련하여 기 학습된 학습 데이터를 저장하며, 상기 대상 음원 신호의 특성 정보 및 상기 음원 신호별 상기 학습 데이터에 기반하여 상기 전처리 음원에 대응되는 보간 파라미터 정보를 산출하는 학습부; 및상기 전처리 음원 및 상기 보간 파라미터 정보를 기반으로 상기 대상 음원 신호 내 상기 음성 성분이 2차

대상 음원 신호를 수신하고, 상기 대상 음원 신호를 전처리 하여 상기 대상 음원 신호 내 포함된 음성 성분을 1차 제거한 전처리 음원을 산출하는 전처리부;적어도 하나의 특성 정보에 따라 분류된 음원 신호별로 상기 음성 성분의 제거와 관련하여 기 학습된 학습 데이터를 저장하며, 상기 대상 음원 신호의 특성 정보 및 상기 음원 신호별 상기 학습 데이터에 기반하여 상기 전처리 음원에 대응되는 보간 파라미터 정보를 산출하는 학습부; 및상기 전처리 음원 및 상기 보간 파라미터 정보를 기반으로 상기 대상 음원 신호 내 상기 음성 성분이 2차 제거된 음성 제거 음원을 산출하는 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 음성 성분 제거장치.