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음성음향신호처리 및 머신러닝 연구실

Welcome to ASAP Lab.

한양대 음성음향신호처리 및 머신러닝 연구실은
2005년에 설립되어 음성인식 및 합성, 인공지능 및 딥러닝
음성 및 음향 신호처리, 바이오진단 머신러닝 등의 연구를
수행하고 있습니다.
 

Overview

  • Acoustic signal
    processing

    • Acoustic sound classification (음향기반상황인지)
    • Dereverberation (잔향억제기술)
    • Acoustic echo cancellation/suppression 음향반향제거/억제)
    • Sound source localization (음원방향추정)
  • Speech signal
    processing

    • Speech recognition (음성 인식)
    • Keyword recognition (키워드 인식)
    • Speaker recognition (화자 인식)
    • Speech enhancement (음성 향상)
    • Bandwidth extension (딥러닝 기반 고주파 대역 확장)
    • Packet loss concealment (딥러닝 기반 패킷손실은닉 기술)
    • Beamforming (빔포밍 기술)
  • Audio signal
    processing

    • Automatic gain control (음향출력자동조절)
    • Crosstalk cancellation (크로스톡 제거)
    • Multichannel audio panning (다채널 오디오제어)
    • Music search (음악 검색)
  • Deep learning

    • Deep learning structures/Optimization techniques
    • Ensemble learning/Multi-task learning
    • Reinforcement learning/Unsupervised model adaptation for deep learning
    • Recurrent neural networks (LSTM-RNN)
    • Convolutional neural networks
    • Unsupervised learning
  • Biomedical signal
    processing

    • Blood pressure estimation (혈압 측정)
    • Seizure disorder detection based on EEG signal (EEG 신호 기반의 뇌전증 검출)
    • Snoring event and sleep stage detection (코골이 이벤트 및 수면 단계 검출)

국가

대한민국

소속기관

한양대학교 (학교)

연락처

책임자

장준혁 jchang@hanyang.ac.kr

소속회원 0