한국정보통신학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference)
- 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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- Pages.164-167
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- 2012
정준 상관 분석을 이용한 잡음 섞인 음성 신호의 분리
Segaration of Corrupted Speech Signals using Canonical Correlation Analysis
초록
음성 신호와 함께 섞인 자동차 배기 소음을 서로 분리해 내는 기술은 점점 음성을 중심으로 발전해가는 인터페이스를 현실화하는데 실질적으로 필요한 기술이다. 따라서 자동차 배기음이 섞인 음성신호를 두 신호간의 독립성이 보장되지 않고 두 신호에 대한 사전 정보가 없는 상태에서 분리해 내기 위해 정준 상관 분석을 사용하여 두 신호를 분리해 내는 연구를 진행하였다. 정준 상관 분석을 이용하여 음성을 분리해 내기 위해서는 분석에 쓰이는 신호의 구성이 중요하다. 정준 상관 분석에 대해 알아보고 음성과 자동차 배기 소음이 섞인 두 개의 신호를 받아서 이를 재구성하여 정준 상관분석을 이용하여 자동차 소음과 음성을 분리해 내었다. Blind Source Separation에 쓰이는 다른 방법과 비교했을 때 독립성이 보장되지 않는 신호에 대해서도 분리가 가능하므로 응용 대상이 상대적으로 넓어 실용적 응용이 가능하다고 할 수 있다.
The technology which is used for segregating voices signals from exhaust noise signals of a car is very practical one to realize the interfaces between men and machines using voices. The voice signals contaminated by exhaust noise signal of a car was separated by canonical correlation ananysis(CCA) in an environment which does not guarantee the independence between signals and have prior informations. Rearrangement for the input signals is important in CCA. CCA was studied and segragation between source signals were performed by CCA through rearrangements of each of signals. It is possible to apply the technique to various signals since it is also possible to use CCA to the signals which are not independent.