• 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.

• 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 Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.824-826
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• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.27-30
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• 2016

본 논문에서는 기존에 쓰이던 주파수차감법과 다른 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 다루는 방법은, 특정한 주파수의 대역에서 음성과 잡음의 우세도를 결정하고, 인간의 청각기와 관련된 매스킹 성질을 기반으로 하여 주파수 차감법을 이용해 제거한다. 이에 대하여 다양한 성능 평가를 하였고, 기존의 일반적인 주파수차감법과 비교하여 보다 효과적으로 잡음처리를 할 수 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.411-414
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• 1998

음성의 음질 향상(Speech Enhancement)을 위한 여러 가지 방법 중에서 주파수 차감법(Spectral Subtraction)은 계산량이 적기 때문에 현재 실시간으로 Speech Enhancement를 할 수 있는 가장 적절한 방법이다. 그러나, 이 방법은 원래의 입력음성에 없던 새로운 잡음을 만들어내는 큰 단점이 있는데, 이를 제거하기 위해 많은 연구가 되어오고 있다. 이러한 연구의 방향은 대부분 주변프레임 또는 주변의 주파수 성분과의 평균을 통해 피크값을 무디게 해 줌으로써 새로 생긴 튀는 잡음을 감소시키는 것이다. 이런 방법은 음성자체의 정보 또한 평균이 되어버리게 하는 새로운 단점을 낳는데, 이런 현상은 무성음구간에서 특히 심각해진다. 본 논문에서는 입력음성의 LPC 분석으로 백색필터(Whitening Filter)를 구성하여 이를 통과시킨 잔류신호(Residual)를 주파수 차감하여 얻은 새로운 잔류신호를 역 필터링하여(Synthesis Filter) 개선된 음성을 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬은, 주파수 차감시 포만트(Formant)의 정보가 더 유지 될 수 있기 때문에 잔류잡음을 줄일 수 있다. 청취 테스트 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 잔류잡음을 더 줄이는 사실을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.343-346
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• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1360-1366
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• 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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.7
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• pp.112-117
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• 1999

In case of spectral subtraction for noise robust speech recognition system, this method often makes loss of speech signal. In this study, we propose a method that variation and determination of Gaussian function at semi-continuous HMM(Hidden Markov Model) is made on the basis of SNR criteria function, in which SNR means signal to noise ratio between estimation noise and subtracted signal per frame. For proving effectiveness of this method, we show the estimation error to be related with the magnitude of estimated noise through signal waveform. For this reason, Gaussian function is varied and determined by SNR. When we test recognition rate by computer simulation under the noise environment of driving car over the speed of 80㎞/h, the proposed Gaussian decision method by SNR turns out to get more improved recognition rate compared with the frequency subtracted and non-subtracted cases.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.1
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• pp.1-6
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• 2015

Recently, According to increasing interest to original sound Karaoke instrument, MIDI type karaoke manufacturer attempt to make more cheap method instead of original recoding method. The specific method is to make the original sound accompaniment to remove only the voice of the singer in the singer music album. In this paper, a system to separate vocal components from music accompaniment for stereo recordings were proposed. Proposed system consists of two stages. The first stage is a vocal detection. This stage classifies an input into vocal and non vocal portions by using SVM with MFCC. In the second stage, selective frequency subtractions were performed at each frequency bin in vocal portions. Listening test with removed vocal music from proposed system show relatively high satisfactory level.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.4
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• pp.406-413
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• 2019

This paper proposes a speech enhancement method through the process of combining the gain function with spectrum subtraction method in the two microphone array with close spacing. A speech enhancement method that uses a gain function estimated by the SNR (Signal-to Noise Ratio) based on the multi frequency band coherence function causes the performance degradation in high correlation between input noises of two channels. A new speech enhancement method is proposed where the weighted gain function is used by combining the gain function from the spectral subtraction. The performance evaluation of the proposed method was shown by comparison with PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) value which is an objective quality evaluation test provided by the ITU-T (International Telecommunications Union Telecommunication). In the PESQ tests, the maximum 0.217 of PESQ value is improved in the various background noise environments.