데브 스터디 사이트 콜렉션

No 기본지식 내용 유투브 1 배치 정규화(Batch Normalization) 강좌 2 LSTM 쉽게 이해하기 강좌 3 Sequence Data를 위한 RNN & LSTM 강좌 Paper Review DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement Author : Yanxin Hu , Yun Liu2, Shubo Lv1, Mengtao Xing, Shimin Zhang, Yihui Fu, Jian Wu, Bihong Zhang, Lei Xie Date : 23 Sep 2020 [ Abstraction ] Speech Enhancement는 명료성 및 품질 측면에서 딥러닝의 성공으로 인해 혜택을 받았다..

No 기본지식 내용 유투브 1 배치 정규화(Batch Normalization) 강좌 2 3 Paper Review UNetGAN: A Robust Speech Enhancement Approach in Time Domain forExtremely Low Signal-to-noise Ratio Condition Author : Xiang Hao, Xiangdong Su, Zhiyu Wang , Hui Zhang and Batushiren Data : 29 Oct 2020 [ Abstract ] SNR이 매우 낮은 조건에서 Speech Enhancement은 매우 어려운 문제이고, 이전 연구에서 거의 조사되지 않았다. 이 논문은 이러한 문제를 처리하기 위한 U-Net 및 생성적 적대적 학습(Generati..

No 기본지식 내용 유투브 1 배치 정규화(Batch Normalization) 강좌 2 LSTM 쉽게 이해하기 강좌 3 Sequence Data를 위한 RNN & LSTM 강좌 Paper Review FULLSUBNET: A FULL-BAND AND SUB-BAND FUSION MODEL FOR REAL-TIMESINGLE-CHANNEL SPEECH ENHANCEMENT Author : Xiang Hao, Xiangdong Su, Radu Horaud , and Xiaofei Li Data : 24 Jan 2021 [ ABSTRACT ] 이 논문에서는 단일 채널 실시간 Speech Enhancement를 위해 FullSubNet으로 명명된 Full-band 및 Sub-band 퓨전(융합) 모델을 제안한..

[참고 유투브 강좌] No 강좌제목 동영상 보기 1 10분안에 배우는 머신러닝 GAN 알고리즘 원리와 응용분야 강좌보기 2 GAN: Generative Adversarial Networks (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰) 강좌보기 Paper Review SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network Author : Santiago Pascual1 , Antonio Bonafonte1 , Joan Serra` 2 Data : 9 Jun 2017 [ Abstract ] 현재 Speech Enhancement 기술은 스펙트럼 Domain(Frequency)에서 작동하거나 일부 상위 수준 특성(feature)를 활용한다. 대부분은 제한된 수의 Noise Con..

[선행 학습 필요한 항목] NO 내용 사이트 1 Fourier Transform 개념 강좌1, 2 Magnitude와 Phase의 개념 강좌1, 3 U-Net 기본 개요 강좌1, 강좌2 Paper Review "PHASE-AWARE SPEECH ENHANCEMENT WITH DEEP COMPLEX U-NET (ICLR 2019)" 논문 (SNU & NAVER) : 공부하기(논문 링크) 저자: Hyeong-Seok Choi, Jang-Hyun Kim, Jaesung Huh, Adrian Kim, Jung-Woo Ha, Kyogu Lee [ABSTRACT] Speech Enhancement를 위한 대부분의 딥 러닝 기반 모델은 재구성을 위해 잡음이있는 음성의 Phase를 재사용하면서 Spectrogram의 ..