연구진이 다양한 잔향 모델 시뮬레이션으로 학습 데이터를 증강하여 SpatialNet 모델을 학습하고, 실제 측정 데이터를 통해 성능을 평가했어요. 기하 음향 기반의 저정밀 시뮬레이션과 고급 음향 모델링을 사용한 고정밀 시뮬레이션, 그리고 두 방식의 혼합 시뮬레이션을 비교했어요. 고정밀 시뮬레이션으로 학습했을 때 기존 방식 대비 최대 38% 상대적 단어 오류율 감소 효과를 얻었어요.
저정밀 시뮬레이션은 음성 향상 성능에 제한적이며, 고정밀 시뮬레이션이 음성 향상 성능을 직접적으로 개선한다는 사실을 확인했어요. 연구 결과는 다채널 음성 향상 성능을 높이는 데 중요한 시사점을 제공해요.
SpatialNet 모델을 활용하여 다채널 음성 향상 성능을 개선하는 방법을 제시하고, 잔향 모델 시뮬레이션의 중요성을 강조했어요.