Abstract
This paper describes a noise suppression system based on a normalization method using a time-delay neural network and line spectrum pair having a parameter of frequency domain. First, a time-delay neural network is trained using line spectrum pair values of noisy speech signals obtained by linear prediction analysis. After trained the time-delay neural network, the proposed system enhances speech signals that are degraded by a background noise. Accordingly, the proposed time-delay neural network restores from the line spectrum pair values of noisy speech signals to the line spectrum pair values of clean speech signals. It is confirmed that this system is effective for speech signals degraded by a background noise, judging from spectral distortion measurement.
본 논문에서는 시간지연신경회로망과 주파수영역의 파라미터를 가지는 선스펙트럼 쌍을 사용하여 정규화 방법에 기초한 잡음억제 시스템을 제안한다. 먼저, 시간지연신경회로망은 선형예측분석하여 구해진 잡음이 부가된 음성신호의 선스펙트럼 쌍을 학습시킨다. 그리고 제안한 시스템은 시간지연신경회로망을 학습시킴으로써 배경잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성신호를 강조한다. 따라서 제안한 시간지연신경회로망은 학습에 의하여 잡음이 부가된 선스펙트럼 쌍의 값을 잡음이 부가되기 전의 값으로 복원하여 잡음을 억제한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 배경잡음에 의하여 열화된 음성 신호에 대하여 효과적인 것을 확인한다.
