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NTIS 바로가기주관연구기관 | 고려대학교 Korea University |
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연구책임자 | 정순영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-09 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200018954 |
과제고유번호 | 1711114316 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-03-14 |
키워드 | 음향 신호처리.음원분리.딥러닝.스펙트로그램.잠재음원.Audio Signal Processing.Source Separation.Deep Learning.Spectrogram.Latent Source. |
□ 연구개요
음향 신호의 고유 특성과 음원 간 상호간섭 문제를 고려하여 음원분리, 음성강화 등 다양한 음향 신호처리 분야에 안정적 성능 향상을 보장하는 신경망 기반 스펙트로그램 변환 기법을 연구함.
□ 연구 목표대비 연구결과
연구목표 달성을 위해 제안서에서 다음과 같은 세부목표를 설정하였고, 이를 토대로 연구를 수행함.
1. 스펙트로그램의 주파수축으로 발견되는 long-range dependency 패턴들을 효과적으로 활용하는 스펙트로그램 변환 블록을 개발하여 음원 분리 성능 향상
2. 음원
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