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홍순기(Soongi Hong),최윤식(Yoonsik Choe),김용구(Yong-Goo Kim) 한국방송·미디어공학회 2010 방송공학회논문지 Vol.15 No.5
At 37th VCEG meeting in Jan. 2009, Toshiba proposed Quadtree-based Adaptive Loop Filter (QALF). The basic concept of QALF is to apply Wiener filter to decoded image after the conventional deblocking filter and to represent the filter on/off flag data for each basic filtering unit in a more efficient way of quadtree structure. QALF could enhance the compression performance of around more than 9%, but the structure of one filter for a decoded frame leaves room for further improvement in the sense that optimal filter for one region of a frame could quite different from the optimal filter for other parts of a picture. This paper proposes multiple adaptive loop filters for better utilization of local characteristics of decoded frame to optimize the region-based Wiener filters. Additional filters, proposed in this paper, cover separate spatial area of each decoded frame according to the performance of previously designed filter(s) to provide the flexibility of rate-distortion based selection of the number of filters.
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선택적 수행블록 병합을 이용한 참조 영상 메모리 압축 기법
홍순기(Soongi Hong),최윤식(Yoonsik Choe),김용구(Yong-Goo Kim) 한국방송·미디어공학회 2011 방송공학회논문지 Vol.16 No.2
IBDI (Internal Bit Depth Increase) is able to significantly improve the coding efficiency of high definition video compression by increasing the bit depth (or precision) of internal arithmetic operation. However the scheme also increases required internal memory for storing decoded reference frames and this can be significant for higher definition of video contents. So, the reference frame memory compression method is proposed to reduce such internal memory requirement. The reference memory compression is performed on 4x4 block called the processing unit to compress the decoded image using the correlation of nearby pixel values. This method has successively reduced the reference frame memory while preserving the coding efficiency of IBDI. However, additional information of each processing unit has to be stored also in internal memory, the amount of additional information could be a limitation of the effectiveness of memory compression scheme. To relax this limitation of previous memory compression scheme, we propose a selective merging-based reference frame memory compression algorithm, dramatically reducing the amount of additional information. Simulation results show that the proposed algorithm provides much smaller overhead than that of the previous algorithm while keeping the coding efficiency of IBDI.
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STT 정확도 향상을 위한 딥러닝 기반 MS 구간 추출 및 음성 분리
황용해(Yong Hae Hwang),차은영(Eun Young Cha),홍순기(Soongi Hong),김상진(Sangjin Kim),이학주(Hakjoo Lee),서덕영(Doug Young Suh),김규헌(Kyuheon kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
최근 인공지능 기술이 적용된 다양한 기술의 상용화가 이루어지고 있으며, 딥러닝 기술의 발전과 함께 최상의 조건에서 녹음된 오디오의 음성 인식은 최대 95%에 가까운 정확도를 보여준다. 그러나 음악이나 주변 소음과 같은 비음성 요소가 음성 신호와 함께 녹음되면 음성 인식 정확도가 매우 낮아지거나 인식을 못 하는 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 음성과 음악을 분리하는 딥러닝 기술을 사용하여 Music and Speech (MS) 구간을 추출하고, STT 결과 분석을 통해 비음성 요소가 함께 녹음된 음성의 특징을 분석하고 정확도를 향상하기 위한 연구 방향을 제시한다.
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