Study on optimal number of latent source in speech enhancement based Bayesian nonnegative matrix factorization

베이지안 비음수 행렬 인수분해 기반의 음성 강화 기법에서 최적의 latent source 개수에 대한 연구

본 논문은 베이지안 비음수 행렬 인수분해 (Bayesian nonnegative matrix factorization, BNMF) 기반의 음성 강화 기법에서 음성과 잡음 성분의 latent source 수에 따른 강화성능에 대해 서술한다. BNMF 기반의 음성 강화 기법은 입력 신호를 서브 신호들의 합으로 분해한 후, 잡음 성분을 제거하는 방식으로 그 성능이 기존의 NMF 기반의 방법들보다 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 많은 계산량과 latent source 의 수에 따라 성능의 차이가 있다는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 BNMF 기반의 음성 강화 기법에서 최적의 latent source 개수를 찾기 위한 실험을 진행하였다. 실험은 잡음의 종류, 음성의 종류, 음성과 잡음의 latent source 의 개수, 그리고 SNR 을 바꿔가며 진행하였고, 성능 평가 방법으로 PESQ (perceptual evaluation of speech quality) 를 이용하였다. 실험 결과, 음성의 latent source 개수는 성능에 영향을 주지 않지만, 잡음의 latent source 개수는 많을수록 성능이 좋은 것으로 확인되었다.