초록 ▼

□ 연구개요
본 과제 연구에서는 “스마트 홈 AI 로봇을 위한 딥러닝 기반 화자위치추정 핵심기술 개발”을 최종목표로 한다. 제안 기술은 미래 스마트 홈(Smart Home)과 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 환경에서 화자의 위치를 정확하게 추정하는 다채널 마이크로폰 신호처리 기술이다. 본 기술은 최근 빅 이슈 기술인 홈 IoT와 스마트 홈 AI 로봇을 통해 수집된 다양한 잡음이 존재하는 대용량의 음성정보를 고성능 딥러닝 기술에 적용하여 잡음이 존재하는 스마트 홈 환경에서 음성향상을 통해 정확한 화자의 위

□ 연구개요
본 과제 연구에서는 “스마트 홈 AI 로봇을 위한 딥러닝 기반 화자위치추정 핵심기술 개발”을 최종목표로 한다. 제안 기술은 미래 스마트 홈(Smart Home)과 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 환경에서 화자의 위치를 정확하게 추정하는 다채널 마이크로폰 신호처리 기술이다. 본 기술은 최근 빅 이슈 기술인 홈 IoT와 스마트 홈 AI 로봇을 통해 수집된 다양한 잡음이 존재하는 대용량의 음성정보를 고성능 딥러닝 기술에 적용하여 잡음이 존재하는 스마트 홈 환경에서 음성향상을 통해 정확한 화자의 위치를 추정하는 기술을 개발한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
스마트 홈 시대의 도래에 따라 AI 로봇 기기로부터 수집된 대용량의 음성정보를 이용하여 잡음이 존재하는 스마트 홈 환경에서 딥러닝 기반의 Ideal Ratio Mask(DNN-IRM)을 추정하여 잡음이 존재하는 음성 신호를 깨끗하게 향상시키고 각 시간-주파수 빈마다 음성과 잡음에 대한 가중치와 기존 음원의 방향을 추정하는 대표적인 방식인 GCC-PHAT을 특징 벡터로 심화 학습하여 다양한 잡음이 존재하는 스마트 홈 AI 로봇을 위한 환경에서 정확한 화자의 방향을 추정한다. 본 과제에서는 1차년도의 IRM 기반의 잡음 제거 기술을 개발하여 그 결과를 실험을 통해 검증하였으며, 2차 년도 CNN기반의 방향 추정 모델을 raw-waveform을 입력으로 하여 convolution layer의 filter들이 raw-waveform으로부터 방향 추정에 효과적인 feature를 추출 할 수 있음을 검증하였다. 3, 4차년도에는 드론 및 로봇 청소기환경에서 내부 모터 등의 잡음을 제거 한 뒤, 잡음 제거된 신호로부터 방향을 추정하는 딥러닝 기반의 잡음 제거 및 방향 추정 통합 시스템을 개발하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
제안된 연구 과제의 결과는 스마트 홈 환경에서의 잡음을 딥러닝 기반의 음성향상 기법을 통해 영향을 줄이고 화자의 위치를 정확하게 추정하는 연구이기 때문에 향후 로봇 청각 기술을 적용하는 또는 음성 인식 기술을 적용하는 정보기기 및 가전 산업에 파급 효과가 매우 크다고 할 수 있음.
제안된 딥러닝 기법을 적용한 화자 위치 추정 기술 개발 결과는 스마트 홈 환경에서 AI 로봇을 위한 디바이스 및 여러 가전기기 등에 적용되어 음성인식 기술 및 가정용 로봇 청각 기술적 완성도를 높이는데 활용될 수 있기 때문에 연구의 중요성이 매우 큼.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1 연구의 목표 및 내용 ... 4
• 1.2 연구의 필요성 ... 5
• 1.3 연구 추진전략 및 방법 ... 7
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 8
• 2.1 1차년도 연구내용 ... 8
• 2.2 2차년도 연구수행내용 및 결과 ... 10
• 2.3 3차년도 연구수행내용 및 결과 ... 13
• 2.4 4차년도 연구수행내용 및 결과 ... 17
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 21
• 4. 참고문헌 ... 22
• 5. 연구성과 ... 23
• 끝페이지 ... 23