본 연구에서는 행오버 (hang-over)를 이용한 새로운 soft decision 음성 향상기 법을 제안한다. 제시된 음성향상기법에서는 global 음성부재확률의 개념을 소개하고 이를 기존의 채널별 음성부재확률과 결합하여 통계적으로 신뢰할 수 있는 음성부재에 대한 확률값을 도출해낸다. 특히 음성의 꼬리 부분에서의 음성부재확률결정의 성능을 향상시키기 위해 행오버의 개념을 도입한다. Hidden Markov model (HMM)에 근거한 행오버를 이용하여 음성부재확률을 수정하는 부분을 소개하고 최종적으로 수정된 음성부재확률을 이용하여 새로운 잡음전력의 갱신 및 이득수정을 통해 향상된 음성을 만들어 낸다. 개발된 음성 향상기법은 주관적인 음질평가에서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 나타내었으며, 특히 행오버를 이용한 음성부재확률의 수정에 관련한 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 음성향상을 위하여 환경잡음분류를 적용한 향상된 음성부재확률 추정방법을 제안한다. 기존의 음성부재확률 추정방법에서는 마이크로폰 입력신호와 추정된 잡음신호 기반의 a posteriori SNR값에 문턱값을 적용하여 음성부재확률을 구하는데 필요한 음성부재의 a priori 확률을 도출하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 보다 효과적인 음성부재확률 추정을 위하여 고정된 문턱값과 스무딩 (smoothing)파라미터를 사용하는 기존의 방법과는 달리 잡음분류 알고리즘인 가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture model)을 사용하여 잡음마다 최적화된 파라미터를 적용한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 composite measure를 이용하여 다양한 환경에서 평가하였으며, 제안된 알고리즘이 기존의 음성부재확률 추정방법보다 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.
본 논문에서는 최소값 제어 음성 존재 부정확성의 추정기법을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 음성 존재 부정확성 추정기법에서는 간단한 a posteriori SNR에 근거하여 프레임, 채널마다 다른 a priori음성 부재 확률값을 결정하여 음성 부재 확률 계산에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존 음성 존재 부정확성 추적방법과는 달리 최소값 제어방법을 이용하여 주파수성분별 최소값에 근거한 강인한 a priori음성 부재 확률값 추정방법을 통해 음성 부재 확률에 적용하여 음성을 향상시킨다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 음성 존재 부정확성 추적방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 기존의 global soft decision 방법에서 음성부재확률의 고정 파라미터에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 global soft decision 방법은 음성부재확률을 구하기 위해 가정한 가설에 따라 파라미터값을 고정하여 다양한 음성 환경 변화에 민감한 점을 고려하여 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 고정 파라미터 값에 직전 2 프레임에서의 음성 존재와 부재에 대한 조건을 부여해주어 음성과 음성사이의 상호 연관성을 고려해주고, 보다 유동적으로 현재 프레임의 음성부재확률을 추정하는 음성향상 기법이다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고, 그 결과 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 global soft decision 방법은 기존의 Global soft decision 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 배경 잡음 환경에서 배경 잡음에 의해 저하된 음성 신호의 명료도를 soft decision 기반의 음성 부재 확률을 이용하여 음성 강화 이득을 수정함으로써 음성의 명료도를 보다 향상시키는 기법을 제안한다. 배경 잡음 환경에서 저하된 음성의 명료도를 향상시키기 위한 기존의 음성 강화 기법으로써 soft decision을 이용하여 오염된 음성 신호로부터 깨끗한 음성 신호만 증폭시키는 알고리즘이 제안되었다. 기존의 음성 강화 기법 보다 음성 구간과 비음성 구간 및 전이 구간에서 강인한 음성 강화 이득을 추정하기 위하여 soft decision 기반의 음성 부재 확률 (Speech Absence Probability)을 음성 강화 이득에 통합한 음성 강화 이득 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 음성 강화 기법의 성능은 다양한 배경 잡음 환경에서 ITU-T P.800의 주관적인 음질 측정 방법인 (Comparison Category Rating) 테스트에 의해서 평가되었으며, 기존의 음성 강화 기법과 비교하여 향상된 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 다양한 잡음환경에서 효과적인 잡음 제거 (NS, noise suppression)를 위한 새로운 음성향상 (speech enhancement) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음성향상 알고리즘에서 잡음전력 갱신을 위한 음성검출 (VAD, voice activity detection)의 피쳐 (feature) 파라미터로서 오염된 음성신호를 기반으로 주파수 밴드 별로 도출되는 기존의 지역 음성부재확률 (LSAP, local speech absecne probability) 대신 오염된 음성신호의 Teager energy (TE)를 적용한 LSAP를 적용한다. 또한 적용된 TE operator의 성능을 개선하기 위하여 프레임 단위로 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global SAP)을 TE의 가중치 파라미터로서 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 잡음환경에서 효과적인 음성을 검출하기 위한 새로운 음성 검출 (VAD, voice activity detection) 알고리즘을 제안한다. 통계적 모델에 기반의 Likelihood ratio (LR)를 통하여 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global speech absence probability)은 음성검출을 위한 피쳐 (feature) 파라미터로 널리 적용되고 있다. 하지만 신호 대 잡음 비 (SNR, signal-to-noise ratio)가 낮은 잡음환경에서는 정확한 GSAP 추정이 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 제안된 방법에서는 잡음환경에서 강인한 VAD 알고리즘을 위하여 Teager energy (TE) 기반의 GSAP를 피쳐 파라미터로 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 비정상적인 잡음 환경에서 음성향상을 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제시한다. 제안된 방법은 잡음 전력 추정을 위해 주파수 채널별 음성부재확률 (SAP, Speech Absence Probability)을 선택적 가중 파라미터로 적용하여 음성 구간에서는 기존의 Minimum Statistics (MS)에 의한 잡음전력 추정치에 비중을 두고 비음성 구간에서는 Soft Decision (SD)에 기반한 잡음전력 추정치를 선택하도록 기존의 알고리즘을 결합한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 음성향상기법에 적용하여 주관적인 음질평가 결과에 의해 평가하여 기존의 MS 또는 SD에 기반한 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 기존의 global soft decision 기법에서 음성 부재 확률을 구할 때의 음성 부재와 존재에 대한 a priori 확률값의 비(q)에 스펙트럼 변이 기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 global soft decision 방법은 음성 부재 확률을 구하기 위해 가정한 가설에 따라 고정된 q 값을 사용하였지만, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 고정된 값에 직전 2 프레임에서의 음성 존재 여부와 스펙트럼 변이 값의 상태 조건에 따라 적응적으로 q 값이 가변되도록 하여 음성 부재 확률을 향상시키는 기법이다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 ITU-T P.862 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)를 이용하여 평가하였고, 그 결과 제안된 스펙트럼 변이 기법을 적용한 방법이 기존의 global soft decision 방법보다 향상된 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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