[파이썬] 딥러닝을 활용한 영상 및 음성 압축

05 Sep 2023

python

소개

딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 신경망을 통해 다양한 데이터를 학습하고 이를 활용해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 영상과 음성은 많은 양의 데이터를 포함하고 있기 때문에, 이를 효율적으로 압축하는 것은 중요한 과제입니다. 이번 포스트에서는 딥러닝을 활용해 영상과 음성을 압축하는 방법을 살펴보겠습니다.

영상 압축

Convolutional Autoencoder (CAE)

영상 압축에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델 중 하나는 컨볼루션 오토인코더(Convolutional Autoencoder, CAE)입니다. CAE는 영상의 특징을 추출하고, 그 추출된 특징을 이용해 영상을 재구성하는 모델입니다. 이 과정에서 불필요한 정보는 버려지고 중요한 정보만을 남기기 때문에 영상을 압축하는 효과를 가집니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose

# Encoder
def build_encoder(input_shape):
    encoder_input = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoder_input)
    x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', strides=2)(x)
    # Add more convolutional layers as needed
    
    encoder_output = x
    encoder = tf.keras.Model(encoder_input, encoder_output, name='encoder')
    
    return encoder

# Decoder
def build_decoder(output_shape):
    decoder_input = tf.keras.Input(shape=output_shape)
    x = Conv2DTranspose(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', strides=2)(decoder_input)
    x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
    # Add more convolutional layers as needed
    
    decoder_output = x
    decoder = tf.keras.Model(decoder_input, decoder_output, name='decoder')
    
    return decoder
    
# Autoencoder
def build_autoencoder(input_shape):
    encoder = build_encoder(input_shape)
    decoder = build_decoder(encoder.output_shape[1:])
    autoencoder_input = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    encoded = encoder(autoencoder_input)
    decoded = decoder(encoded)
    autoencoder = tf.keras.Model(autoencoder_input, decoded, name='autoencoder')
    
    return autoencoder

위의 코드는 간단한 CAE 모델을 구축하는 예시입니다. build_encoder, build_decoder, build_autoencoder 함수는 각각 인코더, 디코더, 오토인코더 모델을 생성하는 함수입니다. 이러한 모델을 활용해 영상 압축을 진행할 수 있습니다.

Variational Autoencoder (VAE)

Variational Autoencoder (VAE)는 더욱 발전된 형태의 오토인코더입니다. VAE는 압축된 표현을 만들 때 랜덤성을 도입하여, 보다 다양하고 풍부한 잠재 공간을 만들어냅니다. 따라서 VAE를 이용한 영상 압축은 더욱 효과적이고 창의적인 결과를 얻을 수 있습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose, Dense, Flatten, Reshape

# Encoder
def build_encoder(input_shape, latent_dim):
    encoder_input = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoder_input)
    x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', strides=2)(x)
    # Add more convolutional layers as needed
    
    x = Flatten()(x)
    latent = Dense(latent_dim, name='latent')(x)
    
    encoder = tf.keras.Model(encoder_input, latent, name='encoder')
    
    return encoder

# Decoder
def build_decoder(output_shape, latent_dim):
    decoder_input = tf.keras.Input(shape=(latent_dim,))
    x = Dense(output_shape[0] * output_shape[1] * output_shape[2])(decoder_input)
    x = Reshape((output_shape[0], output_shape[1], output_shape[2]))(x)
    # Add more convolutional layers as needed
    
    decoder_output = x
    decoder = tf.keras.Model(decoder_input, decoder_output, name='decoder')
    
    return decoder

# Autoencoder
def build_autoencoder(input_shape, latent_dim):
    encoder = build_encoder(input_shape, latent_dim)
    decoder = build_decoder((output_dim,))
    autoencoder_input = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    encoded = encoder(autoencoder_input)
    decoded = decoder(encoded)
    autoencoder = tf.keras.Model(autoencoder_input, decoded, name='autoencoder')
    
    return autoencoder

위 코드는 VAE 모델을 구축하는 예시입니다. CAE와 달리 VAE는 latent_dim이라는 파라미터를 사용하는데, 이는 잠재 변수의 차원을 의미합니다. VAE는 더 복잡한 모델이지만, 더욱 풍부한 정보를 압축해낼 수 있습니다.

음성 압축

WaveNet

음성 압축에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델 중 하나는 WaveNet입니다. WaveNet은 음성을 생성하기 위해 사용되는 모델로, 딥러닝을 통해 음성 데이터를 압축하는 데에도 사용될 수 있습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, Dense

def build_wavenet(input_shape, num_blocks, num_layers, num_filters, dilation_rates):
    input_layer = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    x = input_layer
    
    skip_connections = []
    for block in range(num_blocks):
        for layer in range(num_layers):
            x = Conv1D(num_filters, kernel_size=2, dilation_rate=dilation_rates[layer])(x)
            skip_connections.append(x)
            
        x = tf.keras.layers.Add()(skip_connections)
        
    x = Dense(num_filters, activation='relu')(x)
    x = Dense(input_shape[0], activation='softmax')(x)
    
    wavenet = tf.keras.Model(input_layer, x, name='wavenet')
    
    return wavenet

위의 코드는 WaveNet을 구축하는 예시입니다. WaveNet은 Conv1D 레이어를 이용하여 입력된 음성의 특징을 추출하고, 재생성하는 과정을 거치기 때문에 음성 데이터의 압축에 효과적입니다.

결론

딥러닝을 활용한 영상 및 음성 압축은 많은 연구가 진행되고 있는 분야입니다. 이번 포스트에서는 영상 압축을 위한 Convolutional Autoencoder와 Variational Autoencoder, 그리고 음성 압축을 위한 WaveNet에 대해 알아보았습니다. 이러한 모델들은 높은 압축률과 원하는 품질을 동시에 만족시키는 결과를 얻을 수 있기 때문에, 앞으로 더 많은 응용 분야에서 사용될 것으로 기대됩니다.