음성향상을 위한 가중치 갱신제어방식의 적응소음제거기

Adaptive Noise Canceller by Weight Updating Control Method for Speech Enhancement

본 논문에서는 기준신호를 획득하기 어려운 환경에서 환경소음이 정상적인 특성을 가질 경우 음성을 향상시킬 수 있는 가중치 갱신제어 적응소음제거기를 제안하였다. 일반적인 적응소음제거기의 경우 소음만의 기준신호를 획득하여야 한다. 그러나 다수의 기기에 의한 복합적인 소음과 작업자에 의한 음성이 혼합되는 공장 환경에서는 소음발생원들로 부터 순수한 소음신호를 획득하기가 어렵다. 따라서 기준신호를 이용할 수 없기 때문에 이러한 환경에서는 기존의 적응잡음제거기를 사용하기가 어렵다. 제안한 방법에서는 입력신호를 임의의 상수로 하고 기준신호에 마이크로폰의 신호를 입력한다. 그런 다음 음성이 없는 구간에서 적응필터의 가중치를 갱신하여 소음을 제거하고 음성이 발생한 구간에서는 가중치를 고정하여 소음이 제거된 변형 음성신호를 획득한다. 그리고 변형 음성신호를 복원 필터링하여 음성신호를 출력한다. 이것은 다수의 공장소음이 정상적이고 짧은 대화구간에서 소음이 변하지 않는 점을 고려하였다. 실험의 결과 제안한 소음제거기가 공장소음을 효과적으로 제거할 수 있었고 신호 대 잡음비 면에서도 우수함을 확인하였다.

In this paper we proposed a Weight-Update-Control Adaptive Noise Canceller which improves speech when environmental noise is stationary and it is hard to acquire a reference signal. Adaptive Noise Canceller(ANC) needs a reference signal, but it is not easy to measure pure noise without voice for reference in factory. Because there are mixed various mechanical noise and workers' voice. Therefore ANC is not suitable to reduce background noise. So we proposed the method that uses an arbitrary constant as an input signal and inputs microphone signal to the reference signal. The noise is eliminated using updated weights in non-speech range. In speech range the weight is fixed and the modified voice is acquired then voice is restored through transversal filter. The proposed method is based on facts that the factory noise is stationary and the noise is not changed in short conversation range. As a result of simulation using MATLAB, we confirmed that the proposed method is effective for reducing factory noise and has high signal to noise ratio(SNR).