본 논문은 청각 보조기구 배치에 필수적인 청력 손실 시뮬레이션 모델의 높은 계산 복잡도와 지연 시간 문제를 해결하기 위해 경량화된 end-to-end 모델인 Neuro-MSBG를 제안한다. Neuro-MSBG는 개인화된 오디오그램 인코더를 사용하여 효과적인 시간-주파수 모델링을 수행하며, 병렬 추론을 지원하여 기존 MSBG의 명료도와 지각 품질을 유지하면서 (STOI 기준 SRCC 0.9247, PESQ 기준 SRCC 0.8671) 시뮬레이션 실행 시간을 46배 단축(1초 입력 기준 0.970초에서 0.021초로)시킨다.
시사점, 한계점
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시사점:
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경량화된 end-to-end 모델을 통해 청력 손실 시뮬레이션의 계산 복잡도 및 지연 시간 문제 해결
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개인화된 오디오그램 인코더를 활용한 효과적인 시간-주파수 모델링
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병렬 추론 지원으로 실시간 응용 가능성 확대
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기존 모델 대비 유사한 수준의 명료도 및 지각 품질 유지 (STOI, PESQ 기준 높은 상관관계)
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46배의 시뮬레이션 시간 단축으로 효율성 및 실용성 증대
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한계점:
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논문에서 구체적인 한계점이나 향후 연구 방향에 대한 언급이 부족함.
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제시된 모델의 일반화 성능 및 다양한 청력 손실 유형에 대한 적용성에 대한 추가적인 연구가 필요함.
