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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최재규 (서울과학기술대학교) 최승호 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2019.3
수록면
227 - 233 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

가상현실 음향을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 기법
최재규 ,  최승호 방송공학회논문지 2019.03 학술저널

2018

가상현실 음향을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 기법
최재규 ,  최승호 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2018.11 학술대회자료

2017

가상현실 음향 재구성을 위한 심층신경망 기반 스마트폰의 주파수응답 정규화 방법
최재규 ,  윤덕규 ,  최승호 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 가상현실 음향 구현을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 방법에 관한 것으로서, 이를 통해 두 지점에서 취득한 음향 신호들을 사용하여 두 지점 사이의 음향을 생성한다. 산술평균이나 기하평균 같은 통계적 방법으로 사운드 보간을 수행할 수 있지만 이는 실제 비선형 음향 특성을 반영하기에 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 두 지점과 목표 지점의 음향신호를 기반으로 심층신경망을 훈련하여 사운드 보간을 시도하였으며, 실험결과 통계적 방법에 비해 심층신경망 기반 사운드 보간 방법의 성능이 우수함을 보였다.
#VR sound #Deep Neural Network #Sound Interpolation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 심층신경망을 이용한 사운드 보간 기법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
Veaux Christophe, Yamagishi Junichi, and MacDonald Kirsten, ”CSTR VCTK Corpus: English Multi-speaker Corpus for CSTR Voice Cloning Toolkit,” The Centre for Speech Technology Research (CSTR), 2016. google schola V. Nair and G. E. Hinton, “Rectified linear units improve restricted Boltzmann machines,” in Proc. 27th Int. Conf. Machine Learning, pp. 807-814, 2010. google schola Vu Pham, Theodore Bluche, Christopher Kermorvant, and Jerome Louradour, “Dropout improves recurrent neural networks for handwriting recognition,” Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), 2014 14th International Conference, pp. 285?290, IEEE, 2014. google schola D. P. Kingma and J. L. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014. T. Qu, Z. Xiao, M. Gong, Y. Huang, X. Li, and X. Wu, “Distance dependent head-related transfer functions measured with high spatial resolution using a spark gap,” IEEE Trans. on Audio, Speech and Language Processing, vol. 17, no. 6, pp. 1124-1132, 2009. google schola

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