음성 분야에서 기본적으로 사용되는 단시간 푸리에 변환은 시간 해상도와 주파수 해상도를 동시에 높이지 못하는 한계를 가지고 있습니다. HRS(고해상도 스펙트로그램) Lab은 단시간 푸리에 변환의 해상도 한계를 해결한 고해상도 스펙트로그램 추출 방법을 이용하여 딥러닝 기반의 소음 제거, 음원 분리, 감성 검출, 화자인식, 음성인식 등의 분야에서 SOTA를 넘어서는 방법을 연구하고 구현하는 모임입니다.
HRS Lab은 고해상도 스펙트로그램을 사용하여 노이즈 제거, 음원 분리 등 다양한 음성 분야에서 State-of-the-Art를 넘어서는 결과를 얻기 위한 방법들을 연구합니다. 이 과정에서 딥러닝 기반의 노이즈 제거, 음원 분리 등의 기존 방법을 학습하고 오픈 소스를 분석하고 수정 개발합니다.