타겟 사운드 추출 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다.
모델 아키텍처 개선: 더 효율적인 모델 아키텍처를 고려하여 계산 및 처리 속도를 향상시키는 것이 중요합니다. 더욱 복잡한 네트워크 구조나 파라미터 조정을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다.
데이터 전처리: 입력 데이터의 품질을 향상시키기 위해 적절한 전처리 기술을 적용할 수 있습니다. 노이즈 제거, 데이터 정규화 등을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
다중 임무 학습: 다중 임무 학습을 통해 모델이 여러 작업을 동시에 수행하도록 유도함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다. 타겟 사운드 추출 외에도 다른 작업을 함께 수행하면 모델의 일반화 능력이 향상될 수 있습니다.
하드웨어 최적화: 모델을 실행하는 하드웨어의 성능을 최적화하여 더 빠른 추론 속도를 달성할 수 있습니다. GPU 또는 TPU와 같은 고성능 하드웨어를 활용하여 모델의 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.