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Proposal for Dialogue Restoration Techniques Using Kalman Filter and Deep Learning
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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
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
저자정보
참고문헌
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