본 논문은 저전력 구현을 위한 웨어러블 컴퓨터인 히어러블(Hearables)에서의 다중 모드 음성 향상(SE)을 위한 새로운 방법인 SUBARU를 제안합니다. SUBARU는 낮은 샘플링 주파수와 낮은 비트 해상도를 사용하는 ADC를 통해 전력 소비를 3.31배 감소시키고, GAN 기반의 음질 향상을 GAN의 적대적 학습 없이 다중 스케일 및 다중 주기 가상 판별기를 도입하여 달성합니다. 또한, 서브 나이퀴스트 샘플링에서 ACM/BCM 신호를 처리하고 협대역 부분으로부터 광대역 재구성 방법론을 통해 모바일 플랫폼에서의 스트리밍 작업과 실제 환경의 잡음 환경에서의 SE를 1.74ms의 추론 시간과 13.77MB 미만의 메모리 사용량으로 달성합니다. 기존 연구들이 저전력 구현을 위한 실질적인 측면들을 고려하지 않았던 점을 보완합니다.
