딥러닝 기반의 다중음원 오디오에 대한 음원선별적 편집 모델 연구

본 과제는 여러 음원이 섞인 오디오에서 원하는 음원만 골라 수정하고 나머지는 원래 상태로 유지하는 음원선별적 편집 기술을 개발하는 연구임. 연구 목표는 딥러닝 기반 모델로 선별적 편집을 구현하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 다중음원 데이터셋 기반 훈련 프레임워크, 잠재 음원성분 분석모델, Language Model 기반 편집명령 해석모델, 선별적 편집을 위한 Attention 기반 변조모델 개발임. 기대 효과는 pix2pix처럼 후속 파생연구를 촉발할 수 있는 학술적 가치 확보에 있음.