Abstract
This paper proposes a new noise suppression method using the Wavelet transform analysis. The noise suppressor using the Wavelet transform shows the more effective advantages in a babble noise than one using the short-time Fourier transform. We designed a new channel structure based on spectral subtraction of Wavelet transform coefficients and used the Wavelet mask pattern with more higher time resolution in high frequency. It showed a good adaptation capability for babble noise with a non-stationary property. To evaluate the performance of proposed noise canceller, the informal subjective listening tests (Mos tests) were performed in background noise environments (car noise, street noise, babble noise) of mobile communication. The proposed noise suppression algorithm showed about MOS 0.2 performance improvements than the suppression algorithm of EVRC in informal listening tests. The noise reduction by the proposed method was shown in spectrogram of speech signal.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.
