첫 주 세미나 내용에 대한 보충 자료입니다.

최우성: Deep Learning 기반 Acoustic Source Separation 기존 연구 기법 비교분석

  • Deep Learning 기반 Acoustic Source Separation 기존 기법 분류

    • Spectrogram 생성 방식에 따른 분류 Masking-based/ Mapping-based
    • 기반 신경망에 따른 분류: 2d or 3d CNN, RNN, Attention
  • Potential areas of future research

    • 간섭효과 상쇄: Attention, Phase
    • Leaky Masking

참고자료


김민석: Deep Learning 기반 Acoustic Source Separation 기초

  • 문제 정의

  • 신경망 input data format
    • Time domain signal
    • Spectrogram (Short-time Fourier Transform)
  • Supervised 기법 outline

  • Evaluation metrics: SDR, SIR, SAR

참고자료


정현도: Graph구조에서 동일한 weight가 최대한으로 연속되는 sub-sequence 찾기

  • 문제 정의
    • shortest path 알고리즘에 streaming data 대상 실시간 shortest path 찾는 query 적용가능성 연구
    • graph structure of transportation environment data
    • shortest path algorithm

참고자료

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