• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.343-346
• /
• 1998

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위하여 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 이후에 남아 있는 잔여 잡음으로 인한 mismatch를 극복하는 수단으로 기존의 스펙트럼 차감법에서의 flooring factor를 사용하는 대신에 target 잡음레벨을 이용하여 잡음 마스킹을 적용하는 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식을 사용한다. 이 방법은 낮은 SNR에서 개선되지 않는 기존의 잡음 마스킹이 가지는 약점을 극복하고 동시에 스펙트럼 차감버에서의 잔여 잡음 문제를 완화시킬 수 있었다. 특히 시간/주파수 영역 smoothing을 적용함으로써 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식의 적용 이후에도 여전히 남아 있는 일부 잡음을 추가적으로 감소시켰으며, 더욱 향상된 인식성능을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.391-394
• /
• 1998

본 논문에서는 극심한 가산 잡음에 의해 손상된 음성 신호를 스펙트럼 차감법으로 개선할 때, 잡음 스펙트럼 추정을 위한 무음 구간 추정 방법을 제안한다. 스펙트럼 차감법은 잡음을 효과적으로 제거한다고 알려져 있으나, SNR 0 dB 이하의 잡음 환경에서는 무음 구간의 검출이 힘들어 잡음 스펙트럼 추정치의 정확도가 저하된다. 일반화 스펙트럼 차감법의 과차감(oversubtraction)과 잡음 스펙트럼 추정을 반복하여 얻은 무음 구간은 SNR -10 dB~ 0 dB의 낮은 SNR에서도 비교적 정확하며, 프레임 에너지를 이용한 무음 검출 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.824-826
• /
• 2015

최근 음성인식 시스템의 성능 향상은 많이 개선되었지만 아직도 잡음과 같은 문제로 인하여 문제점이 나타나고 있다. 음성인식 시스템에 있어서의 잡음 문제를 해결함으로써 인식 성능을 향상할 목적으로 본 논문에서는 단시간 스펙트럼에 기초한 주파수특성을 고려한 위너필터를 사용한 잡음 차감 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 각 프레임에서 문턱값을 검출한 후에 비묵음 구간과 묵음 구간을 식별한다. 각 프레임에 대해서 비묵음 구간에서는 위너필터법에 의한 잡음 차감법을 실시하며, 묵음 구간에 대해서는 일반적인 잡음 차감법을 적용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
• /
• pp.580-582
• /
• 2004

스펙트럼 차감과정에서 발생하는 잔류 잡음을 제거하는 방법으로 파라메터를 이용하는 적응 스펙트럼 차감법이 있다. 이는 파라메터를 증가시켜 잔류 잡음을 감소시키는 방법이지만 파라메터를 과도하게 증가시킬 경우 음성 왜곡이 발생한다. 따라서, 적절한 파라메터를 추출하기 위하여 SNR이나, 마스킹 효과 등을 이용한 방법들이 제안되었으나 과도한 잡음의 제거로 인한 음성 왜곡 문제와 낮은 SNR에서 부정확한 파라메터의 추출 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문은 기존의 SNR을 이용한 방법에 마스킹 효과를 적용한 수정된 적응 스펙트럼 차감법을 제안한다. 제안된 방법에서는 마스킹 임계치를 이용하여 잡음 추정값을 재 계산 항으로써 SNR을 향상시켰고, 이를 이용하여 파라메터를 추출함으로써 성능을 개선했다 성능평가 결과, 제안한 차감법을 적용한 음성신호를 고립단어 음성인식 시스템에 적용했을 때 기존의 방법 보다 인식률이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.2211-2217
• /
• 2009

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 단일 마이크로폰을 사용한 음성 개선 방법을 제시한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 스펙트럼 상에서 잔향성분 및 잡음을 제거 할 수 있는 효과적인 방법이다. 스펙트럼 차감법은 음성과 비음성 구간의 정확한 구분을 필요로 하며 성능을 향상시키기 위해 본 논문에서는 엔트로피(Entropy) 기반의 음성 구간 검출법을 적용하였다. 제시된 방법을 기존의 에너지 검출 기반의 음성 검출법을 적용한 스펙트럼 차감법과 비교하여 성능 평가를 수행하였다. SNR 및 잔향시간에 따른 잔향 제거비율을 평가지표로 사용하였으며, 시뮬레이션 결과 기존의 스펙트럼 차감법과 비교하여 제시된 방법이 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.94-99
• /
• 1997

본 논문에서는 잡음환경에서의 음성인식을 위하여 잡음의 확률적 특성과 음성모델을 이용하는 확률적 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 음성이 존재하지 않는 구간에서 추정한 잡음을 잡음음성에서 차감하여 잡음을 제거함로, 추정한 잡음의 형태가 음성인식기에 입력되는 잡음음성에 포함된 잡음과 상이한 특성을 나타낼 경우에는 효과적인 잡음의 제거가 불가능하다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 형태를 가지는 잡음의 원형을 사용하여, 잡음음성에서 잡음을 제거하는 방법을 사용하였다. 잡음의 확률적인 특성을 여러 개의 잡음원형으로 나타내므로, 스펙트럼 차감법은 입력음성에 대해서 확률적으로 수행되어 잡음이 제거된 다중의 스펙트럼을 출력하게 되고, 인식시에는 조용한 환경의 음성으로 학습된 음성모델에 따른 최적의 스펙트럼을 이용하여 인식을 수행한다. 또한 정적인 파라미터와 동적인 특징파라미터를 동시에 고려하여 잡음을 영향을 최소화하므로 보다 효과적인 잡음처리가 가능하다. 제안한 방법의 타당성을 실험적으로 검증하기 위해서, 잡음환경의 음성인식에 적용하였다. SNR 10 dB인 50개의 고립단어에 대한 실험결과, 잡음처리를 하지 않았을 경우 72.75%, 스펙트럼 차감법은 80.25%, 제안한 방법을 사용하였을 경우는 86.25%의 인식률을 얻음으로써, 효과적인 잡음처리 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제26권10B호
• /
• pp.1360-1366
• /
• 2001

이 논문에서는, 잡음환경에서의 음성 향상을 위해서 일반적인 주파수 차감법에 기반한 새로운 형태의 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 각각의 주파수 성분에 대해 잡음 및 음성스펙트럼을 추정하는데 비해, 본 논문에서는 주파수 대역을 여러 개의 서브밴드로 대역을 나누어 각각의 서브밴드에 대해서 잡음 및 음성의 스펙트럼을 추정한다. 본 논문에서는 잡음 스펙트럼을 추정하기 위하여 최소추적(Minima Tracking) 방법을 선택하였고, 필터링 방법으로는 스펙트럼 차감법에 기반한 Mel-Scaled 필터뱅크를 이용한 새로운 방법을 제안하였다. 모의실험결과, 기존의 방법들에 비해 음성구간에서의 SNR의 향상정도는 입력 SNR이 -10∼4dB의 범위에서 향상된 결과를 얻었다. 또한 전 구간에 대해서도 다른 알고리즘들 보다 향상된 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.306-315
• /
• 2001

잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.768-771
• /
• 2009

현재 음성인식에서 가장 많이 사용하고 있는 특징벡터는 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)이다. 그러나 MFCC도 잡음이 존재하는 환경에서는 인식 성능이 저하된다. 이러한 MFCC의 단점을 해결하기 위해 mel sub-band 스펙트럼 차감법과 신호대잡음비에 따른 에너지 압축을 이용하는 CMSBS(Compression and Mel Sub-Band Spectral subtraction) 방법을 사용한다. 본 논문에서는 CMSBS 방법 적용 시 음성이 발성되는 구간과 묵음 구간에서 mel sub-band 스펙트럼 차감법이 동일한 조건으로 이루어져 발생하는 중요한 음성정보의 손실을 보완하기 위하여 신호의 주기성을 이용하여 spectral flooring 파라미터를 변형하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 실험을 한 결과 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 방법과 비슷한 인식률을 가지고, 잡음성분이 많을수록 변형된 mel sub-band 스펙트럼 차감법을 적용한 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져왔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제4권1호
• /
• pp.46-55
• /
• 2001

본 논문에서는 확장 스펙트럼 차감 알고리즘으로 처리된 신호의 추정 신호 대 잡음비를 이용한 새로운 음성 활동 검출법을 제안한다. 확장 스펙트럼 차감 알고리즘의 Wiener필터 출력 신호에서 신호 대 잡음비를 추정하기 위한 Wiener 필터를 하나 더 둠으로써 음성 활동을 검출한다. 제안하는 음성 활동 검출기는 계산량이 많지 않으며 낮은 신호 대 잡음비에서도 잘 동작했다. 제안하는 음성 활동 검출기의 응용으로 Boll의 스펙트럼 차감 알고리즘에 제안하는 음성 활동 검출기를 적용한 다음 확장 스펙트럼 차감 알고리즘과 비교하였다. 제안하는 음성 활동 검출법에 의한 Boll의 스펙트럼 타감 알고리즘은 음성/비음성 구간 모두에서 확장스펙트럼 차감 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.