Abstract
A novel subspace speech enhancement using subband whitening filter is proposed. Previous subspace speech enhancement method either assumes additive white noise or uses whitening filter as a pre-processing for colored noise. The proposed method tries to minimize the signal distortion while reducing residual noise by processing the signal using subband whitening filter. By incorporating the notion of subband whitening filter, spectral resolution in Karhunen-Loeve(KL) domain is improved with the negligible additional computational load. The proposed method outperforms both the subspace method suggested by Ephraim and the spectral subtraction suggested by Boll in terms of segmental signal-to-noise ratio (SNRseg) and perceptual evaluation of speech quality (PESQ).
본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.
