그리고 , 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 일반 오디오 신호 ( 2015 ) 를 수신 하 고 , 수신 된 오디오 신호 ( 2015 ) 및 audio DNN ( Deep Neural Network ) 모듈 ( 2020 ) 에 기초 하 여 바이 노 럴 특성 모델 을 획득 할 수 있 다 . 여기 서 , 수신 된 오디오 신호 는 수신 된 비디오 영상 과 대응 될 수 있 으며 시간 정보 에 기초 하 여 동기 화 된 데이터 일 수 있 다 . 구체 적 으로 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 수신 된 일반 오디오 신호 ( 2015 ) 및 일반 오디오 신호 ( 2015 ) 에 대응 되 는 바 이 노 럴 오디오 신호 중 적어도 하나 에 기초 하 여 국소 푸리에 변환 ( STFT , Short - Time Fourier Transform ) 을 수행 할 수 있 다 . 그리고 , 국소 푸리에 변환 에 의해 변환 된 오디오 신호 에 기초 하 여 audio DNN 모듈 ( 2020 ) 은 바이 노 럴 특성 모델 을 획득 할 수 있 다 . 여기 서 , audio DNN 모듈 ( 2020 ) 은 개인 특성 정보 ( 두위 등 ) 를 고려 하 여 바이 노 럴 특성 모델 을 획득 할 수 있 다 . 여기 서 , 개인 특성 정보 란 바 이 노 럴 마이크 에 포함 된 모조 머리 또는 모조 귀 와 관련 된 정보 를 의미 할 수 있 다 . 그리고 , audio DNN 모듈 ( 2020 ) 에서 이루어지 는 학습 과정 에서 일부 데이터 가 바이 노 럴 변환 마스크 생 성 및 변환 모듈 ( 2025 ) 에 이용 될 수 있 다 .