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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.
최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.
본 논문은 두 개의 마이크로폰 환경에서 다중 주파수 대역 이득함수와 주파수 차감법을 결합하여 배경잡음을 억제하는 방법을 제안하였다. 다중 주파수 대역 신호대잡음비 추정을 통해 이득 함수를 얻는 음성 향상 방법은 두 채널 간 잡음신호의 상관성이 큰 경우 잡음 제거 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 하나의 채널 에서 스펙트럼 차감법을 통해 얻은 이득함수와 간섭함수 기반의 신호대잡음비 추정을 통해서 얻은 이득함수를 결합하여 가중된 이득함수를 사용하는 음성 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)의 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험과 스펙트로그램을 사용하여 성능 평가 되어졌고 PESQ시험에서 최대 MOS 0.217의 음질 향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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