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초록

한국어

언어 번역, 음성 인식 등의 기술이 발전하면서 음성을 이용한 실시간 언어 번역, AI 음성 인식 시스템, 음악 인식 등의 기술이 생겨났다. 이 기술들은 입력되는 음성, 대사, 대화의 질에 대한 의존도가 높아서 주변 대화 소리, 기계 소음 등의 잡음이 있는 환경에서는 좋은 성능을 내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 Kalman 필터와 딥러닝을 이용한 음성, 대사, 대화 복원 기법을 제안한다. 제안된 기법은 필터링을 통해 잡음을 최소화 하고, 손실 또는 왜곡된 음성을 복원하여 기술의 최대 성능을 낼 수 있게 할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. 문제점
3. 제안 방법
3.1. Kalman 필터링
3.2. RNN을 이용한 손실, 왜곡에 대한 복원
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 윤상일 [ 세종대학교 ]
• 이수민 [ 세종대학교 ]
• 이미영 [ 세종대학교 ] 교신저자

참고문헌