1 프레임 의 스펙트럼 손실 값 은 수학식 ( 2825 ) 에 기초 하 여 획득 될 수 있 다 . 구체 적 으로 , 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 바 이 노 럴 오디오 데이터 의 1 프레임 에서 저주파 대역 의 신호 크기 ( b 1 ) 를 획득 하 고 노멀 오디오 데이터 의 1 프레임 에서 저주파 대역 의 신호 크기 ( a 1 ) 를 획득 할 수 있 다 . 그리고 , 각 신호 크기 들 ( b 1 , a 1 ) 에 log 함수 를 이용 하 여 차이 값 ( logb 1 - loga 1 ) 을 획득 할 수 있 다 . 마찬가지 방법 으로 , 중 주파 에 대한 신호 크기 차이 값 ( logb 2 - loga 2 ) 및 고주파 에 대한 신호 크기 차이 값 ( logb 3 - loga 3 ) 을 획득 할 수 있 다 . 여기 서 , 스펙트럼 손실 값 은 주파수 대역 별 로 다른 가중치 에 기초 하 여 획득 할 수 있 다 . 구체 적 으로 , 저 주파 에서 는 베타 1 ( β 1 ) , 중 주파 에서 는 베타 2 ( β 2 ) , 고주파 에서 는 베타 3 ( β 3 ) 에 대한 가중치 가 이용 될 수 있 다 . 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 반복 학습 을 통해 주파수 대역 에 따른 가중치 베타 ( β 1 , β 2 , β 3 . .) 를 결정 할 수 있 다 . 여기 서 , 주파수 대역 에 따른 가중치 를 조절 하 면 도 23 에서 개시 한 특정 주파수 대역 을 한정 하 여 손실 값 을 계산 하 는 실시 예 를 구현 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 중 주파 대역 만 을 고려 하 여 손실 값 을 계산 하 기 위하 여 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 베타 1 ( β 1 ) 및 베타 3 ( β 3 ) 를 0 으로 하 고 베타 2 ( β 2 ) 를 1 로 설정 할 수 있 다 .