본 논문은 고품질 음성 향상을 위해 기존 활성화 함수의 한계를 극복하고자, 다중 스케일 구조를 효과적으로 포착하는 Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)의 변형인 Group-Rational KAN (GR-KAN)을 제안합니다. 시간-주파수 영역의 MP-SENet과 시간 영역의 Demucs 모델에 GR-KAN을 적용하여 실험을 진행하였으며, Voicebank-DEMAND 데이터셋에서 기존 모델보다 최대 4배 적은 파라미터로 최대 0.1 PESQ 향상을 달성했습니다. 기존 KAN은 확장성 문제로 MP-SENet 성능 개선에는 실패했지만, 소규모 신호 모델링 작업에서는 MLP보다 우수한 성능을 보였습니다. 본 연구는 시간 및 주파수 영역 모두에서 KAN 기반 방법의 일관된 성능 향상을 처음으로 보여주며, GR-KAN이 음성 향상을 위한 유망한 대안임을 제시합니다.
