• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.291-294
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• 2004

본 논문에서는 잡음의 변화(variance)가 없는 정적인 통계적 특성(Stationary Static Characteristic)을 갖는 환경에서 잡음 추정을 통해 지각 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 입력되는 잡음에 열화 된 신호의 묵음 구간에서 추정된 잡음을 이용하여 입력되는 잡음의 SNR을 추정 후, 대역 별로 smoothing 상수 값으로 잡음 에너지를 제어하여 첨가된 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있게 된다. 이는 신호를 열화 시킨 잡음을 보다 정확한 추정을 제공함으로써, 지각 필터의 응답을 개선할 수 있고 더불어 잡음에 의해 열화 된 신호의 음질을 개선할 수 있다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음인 경우 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하다. 기존의 방식과 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, 10dB, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR(Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트(Mean Opinion Score, MOS Test) 결과의 향상과 음질개선의 개선을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.185-188
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• 1998

실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.271-274
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• 2004

본 논문에서는 매 프레임 단위로 새롭게 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 속도를 향상하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 추정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각 필터에 적용함으로써 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각 필터의 수행 횟수를 효과적으로 줄일 수 있다. 이는 기존의 묶음 구간에서 추정잡음을 이용한 적응 지각 필터의 SNR 및 MNR 비교와 적응 지각 필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 개선을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1996.06a
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• pp.29-32
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• 1996

본 논문에서는 시변 주파수를 추정하기 위한 방법으로 기존의 시간 가중 칼만 추정기법에 변형된 Huber함수를 적용하여 충격성 잡음환경 하에서도 강인한 칼만추정기법을 제안하였다. 기존의 시간 가중 칼만 추정기법은 오차가 정규분포를 가진다고 가정된 상태에서는 적합한 파라메타 추정을 할 수 있지만 충격성 잡음이 존재하는 경우에는 수렴속도나 시변적응능력에서의 성능저하가 나타난다. 제안된 알고리듬은 영향함수 측면에서 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기를 제한함으로써 기포나 인위적인 충격성 잡음환경 하에서도 시변 주파수 추정을 할 수 있으며 알고리듬의 타당성은 모의실험을 통해 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.165-168
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• 1998

본 논문에서는 충격성 잡음에 강인하기 위한 시변 주파수 추정 기법을 제안하였다 충격성 잡음에 강인하기 위해서는 충격성 잡음에 의한 추정 변수의 동요를 제한하고 추정된 오차가 향후 추정시 영향을 미치는 오차의 전파현상을 제한하여야 한다. 충격성 잡음에 의한 추정오차의 전파를 제한하기 위해서는 망각인자의 도입이 필요함을 증명하였고 보다 효과적으로 사용하기 위해서 가변 망각인자를 도입하였다. 가변 망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의한 오차의 전파를 선택적으로 제한할 수 있으며 충격성 잡음에 의한 추정계수의 변동은 영향함수 측면에서 Huber함수를 이용하여 제한하였다. 제안된 알고리듬은 Huber함수와 가변망각인자의 도입으로 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기와 오차의 영향이 전파되는 것을 적응적으로 제한하기 때문에 모의실험을 통해 기존의 칼만 알고리듬보다 나은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.73-77
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• 1998

본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.391-394
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• 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.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.264-267
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• 2005

본 논문에서는 매 프레임 단위로 노이즈를 추정하는 방법을 적용하는 전처리 기법을 이용하여 적응 지각필터의 연산량을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 전처리 잡음 주정 알고리즘은 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정하여 적응 지각필터에 적용함으로써 연산량 개선과 동시에 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘이다. 이는 처리되는 신호 구간에 따라 잡음에 열화 된 대역으로부터 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음에 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있다. 결과적으로 적응 지각필터의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있다. 성능 평가를 위하여 지각필터의 적용 결과와 제안한 알고리즘의 적용 결과로 얻어진 개선 신호의 SSNR, NMR의 비교와 적응 지각필터 적용 횟수, 동작 시간 등을 이용하여 성능의 개선을 확인하다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.4
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• pp.383-391
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• 2009

In speech signal processing, speech signal corrupted by noise should be enhanced to improve quality. Usually noise estimation methods need flexibility for variable environment. Noise profile is renewed on silence region to avoid effects of speech properties. So we have to preprocess finding voice region before noise estimation. However, if received signal does not have silence region, we cannot apply that method. In this paper, we proposed SNR estimation method for continuous speech signal. The waveform which is stationary region of voiced speech is very correlated by pitch period. So we can estimate the SNR by correlation of near waveform after dividing a frame for each pitch. For unvoiced speech signal, vocal track characteristic is reflected by noise, so we can estimate SNR by using spectral distance between spectrum of received signal and estimated vocal track. Lastly, energy of speech signal is mostly distributed on voiced region, so we can estimate SNR by the ratio of voiced region energy to unvoiced.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.12
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• pp.1926-1933
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• 2022

Parameterized multichannel Wiener filter (PMWF) is a linear filter that can control the trade-off between residual noise and signal distortion using the embedded parameter. To apply the PMWF to noisy inputs, accurate noise estimation is important and multichannel minima-controlled recursive averaging (MMCRA) is widely used. However, in the case of the MMCRA, the accuracy of noise estimation decreases when a directional interference is involved into the array inputs. Consequently, the performance of the PMWF is degraded. Therefore, we propose a noise power spectral density (PSD) estimation method for the PMWF in this paper. The proposed method is based on a consecutive process of eigenvalue decomposition on noisy input PSD, estimation of the target component contribution using directional information, and exponential weighting for improved estimation of the target contribution. For evaluation, four objective measures were compared with the MMCRA and we verify that the PMWF with the proposed noise estimation method can improve performance in environments where directional interfereces exist.