waveform → spectrogram으로 표현하게 되면 magnitude * phase의 꼴을 가짐 (from 혜림님 slide)
딥러닝보다는 신호처리와 관련있는 질문일 것 같은데, 과연 phase 정보를 이용함으로써 잡음제거에서 특히 어디에 이득인 것이지..? phase 정보는 무슨 역할을 하고, magnitude는 무슨 역할을 하는 지..?
모든 task에서 real, imaginary이 다 필요한가? → Ablation study 관련해서 (Complex) LSTM 아닐때도 있다면, 이게 명확해야 하지 않나?
첫번째 논문 (2016) → 인풋을 실수부와 허수부로 나누어서 학습하겠다. group convolution 잘 활용하면 되는 거 아닌가 .. ?
두번째 논문 (DCRNN) → 인풋을 진짜 complex 꼴, 모델의 weight도 진짜 complex 꼴
계수를 맞춘다는 입장에서는 유사할 것 같은데 실제 연산이 되는게 왜 이득이 되는거지?