또한 , 상기 인공 지능 모델 이 학습 되 는 신경망 네트워크 는 복수 의 레이어 를 포함 하 며 , 상기 제 1 학습 오디오 데이터 를 입력 받 고 , 상기 복수 의 레이어 를 통한 연산 에 기초 하 여 예상 오디오 데이터 를 시간 도메인 으로 출력 하 며 , 상기 복수 의 레이어 에서 이용 되 는 파라미터 는 상기 시간 도메인 으로 출력 된 상기 예상 오디오 데이터 및 상기 제 1 학습 오디오 데이터 에 대응 되 는 제 2 학습 오디오 데이터 를 각각 주파수 도메인 에서 비교 하 는 비용 함수 에 기초 하 여 학습 될 수 있 다 . 만약 , 상기 예측 오디오 데이터 를 주파수 도메인 으로 출력 한다면 , 상기 파라미터 는 상기 주파수 도메인 으로 출력 된 상기 예측 오디오 데이터 및 상기 제 1 학습 오디오 데이터 에 대응 되 는 제 2 학습 오디오 데이터 를 시간 도메인 에서 비교 하 는 비용 함수 에 기초 하 여 학습 될 수 있 다 .