AI
LINE 앱의 잡음 제거 기술 성능 측정 방법
두줄요약
LINE 앱의 잡음 제거 성능을 정량적으로 측정하는 방법을 소개했습니다. 48kHz 음성 데이터와 다양한 잡음 조건을 3QUEST의 S-MOS, N-MOS로 평가했습니다.
핵심 내용
- LINE 앱의 잡음 제거(NS) 기술 성능을 정량적으로 측정하는 방법 소개
- 재현성 있는 로컬 테스트 환경, 48kHz 음성·18개 잡음 장면 기반 데이터 셋, 42개 레벨/SNR 조합으로 평가 체계 구성
- 주관적 평가의 한계를 보완하기 위해 3QUEST를 사용하고, S-MOS와 N-MOS로 음성 보존과 잡음 제거 성능을 분리 측정
구조와 흐름
- 테스트 데이터 셋 A와 B를 혼합해 실제 통화 환경을 모사한 테스트 데이터 셋 C 생성
- 레벨과 SNR을 세분화해 다양한 소음 환경을 재현하고 장면별 성능 분포 확인
- 입력 원본, 혼합 음성, NS 출력 결과를 3QUEST에 넣어 지표 산출
선택 이유
- ITU-T P.835 기반의 3QUEST가 객관적이고 반복 가능한 평가를 제공
- G-MOS는 종합 품질이라 세부 개선 포인트 파악이 어렵고, S-MOS와 N-MOS가 분리된 분석에 유리
적용해볼 점
- 음성 처리 기능 평가 시 데이터 셋과 SNR 조건을 표준화해 재현성 확보
- 주관적 평가 보완용 객관 지표를 분리 적용해 개선 방향을 명확화