음질 개선을 위한 새로운 활성함수와 데이터 전처리를 가진 4단계 U-Net 신경망 제안

초록

본 논문에서는 기존 U-Net 신경망의 예측 과정에서 고주파수 영역의 음성의 데이터를 잡음으로 잘못 인식하여 원본 데이터가 잡음과 같이 제거되는 문제점을 개선하고자 한다. 제안하는 U-Net 신경망에서는 음성에 비해 잡음의 주파수 분포가 위쪽 영역에 존재하는 것을 확인하여 음성과 잡음을 차단할 특정 주파수을 찾아냈고 그 주파수 이상의 영역을 차단하는 전처리를 우선적으로 거침으로써 기존 U-Net 신경망 알고리즘과의 음질 향상 성능의 개선을 달성할 수 있었다. 또한 가중치가 업데이트되는 과정에서 최적의 파라미터를 찾아가는 새로운 활성함수를 사용함으로써 과적합을 방지하고 검증 손실값을 낮출 수 있었다. 평가지표 SNR, RMSE를 통해 음질의 개선을 정량적으로 평가하였다. 실험을 통해서 SNR은 50%, RMSE는 30% 이상 성능이 개선되었음을 확인하였다. 새로운 활성함수 PReLU를 사용함으로써 검증 손실값이 30%가량 낮아지는 결과를 확인하였다.

키워드