이 글은 Jean-Marc Valin이 쓴 RNNoise: Using Deep Learning for Noise Suppression의 한국어 번역본입니다.

Mozilla에서 진행하는 RRNoise 프로젝트는 소음을 줄이기 위해 어떻게 딥러닝을 사용하는지 보여줍니다. 여기엔 전통적인 신호처리와 딥러닝을 함께 사용하지만, 매우 작고 빠릅니다. 비싼 GPU들이 필요하지 않습니다 — 라즈베리 파이에서 쉽게 동작할 수 있습니다. 전통적인 소음 제거 시스템보다 쉽게 조정할 수 있고, 더 좋은 소리를 얻을 수 있습니다(와우!).

RNNoise는 특히 시끄러운 방에서 여러 명이 말할 때 WebRTC 전송 품질을 향상시킬 수 있습니다. 소리를 기록할 때 개발자가 웹페이지에 포함할 수 있을 정도로 자바스크립트에서 바로 실행할 수 있을 정도로 작고, 빠릅니다.

여러분은 소음 기부에 참여함으로써 RNNoise를 향상시킬 수 있습니다. 우리는 여러분들이 서로 대화하는 다양한 환경에서의 어떤 소음이라도 환영합니다. 여러분의 사무실, 자동차, 거리 또는 전화 또는 컴퓨터를 사용하는 어떤 환경이든 상관없습니다. 우리가 가진 소음이 현실적일수록 더 좋은 결과가 나오기 위한 더 좋은 모델을 만들 수 있습니다.

더 상세한 내용은 RNNoise project를 읽어주세요.

Jean-Marc Valin

그는 셔브록 대학에서 전자공학으로 학사부터 박사까지 보냈습니다.. 그는 Speex 코덱과 Opus 코덱의 주요 저자입니다. 그의 전문분야는 음성 및 오디오 변환, 음성인식, 에코 캔슬링 및 다양한 오디오 관련 분야입니다. 그는 현재 Mozilla에서 차세대 멀티미디어 코덱을 연구하고 있습니다.

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