저 주파 변동 에 대한 손실 값 계산 은 수학식 ( 2830 ) 에 기초 하 여 획득 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 노멀 오디오 데이터 와 관련 하 여 , 저 주파 를 기준 으로 1 프레임 의 신호 크기 ( a 1 ) 와 2 프레임 의 신호 크기 ( a 4 ) 차이 ( a 4 - a 1 ) 를 계산 할 수 있 다 . 그리고 , 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 바 이 노 럴 오디오 데이터 와 관련 하 여 , 저 주파 를 기준 으로 1 프레임 의 신호 크기 ( b 1 ) 와 2 프레임 의 신호 크기 ( b 4 ) 차이 ( b 4 - b 1 ) 를 계산 할 수 있 다 . 한편 , 변동 손실 값 은 동일 한 프레임 을 기준 으로 주변 주파수 대역 의 신호 차이 값 을 계산 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 노멀 오디오 데이터 와 관련 하 여 , 1 프레임 을 기준 으로 저주파 대역 의 신호 크기 ( a 1 ) 와 중 주파 대역 의 신호 크기 ( a 2 ) 차이 ( a 2 - a 1 ) 를 계산 할 수 있 다 . 그리고 , 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 바 이 노 럴 오디오 데이터 와 관련 하 여 , 1 프레임 을 기준 으로 저주파 대역 의 신호 크기 ( b 1 ) 와 중 주파 대역 의 신호 크기 ( b 2 ) 차이 ( b 2 - b 1 ) 를 계산 할 수 있 다 . 신경망 네트워크 ( 2000 ) 는 가중치 감마 ( γ ) 에 기초 하 여 저 주파 변동 에 대한 손실 값 을 획득 할 수 있 다 . 중 주파 변동 손실 값 및 고주파 변동 손실 값 은 저 주파 변동 손실 값 과 유사 하 게 계산 될 수 있 으며 자세 한 계산 과정 에 대한 설명 은 생략 한다 . 그리고 , 신경망 네트워크 ( 2000 ) 은 1 프레임 에 대하 여 저 주파 변동 , 중 주파 변동 , 고주파 변동 에 대한 값 을 종합 하 여 1 프레임 의 전체 변동 손실 값 을 획득 할 수 있 다 .