논문 주제는 “Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation”로 효과적으로 음성을 분리하기 위한 새로운 모델 구조를 제안하였다.

음성 분리(Speech Separation)은 여러 화자의 음성이 섞인 오디오에서 개별 화자의 음성을 분리해내는 과제이다. 이를 위해서 역할이 구분 되는 분리 인코더 – 재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 설계하였으며 이는 기존 음성 분리 분야에서 사용되고 있는 딥러닝 네트워크의 설계에서 실제 음원의 분리가 네트워크의 가장 후반부에서 진행되는 것의 한계점을 고려한 것이다.

또한, 본 연구는 지난 2024년 12월 캐나다 벤쿠버에서 개최된 세계 최고 귄위의 인공지능 학회인 NeurIPS 2024에서 발표된 바 있다.

삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 분야의 미래 주역을 발굴하자는 취지에서 1994년부터 시작된 학술 논문상이다. 삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 공동 후원한다. 이번 대회에는 역대 가장 많은 총 3152편의 논문이 접수돼 총 116편의 연구가 수상을 하게 되었다.

수상을 진심으로 축하드립니다!