• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권10호
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• pp.606-610
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• 2003

Noise subtraction using reference channel data has been used to improve signal-to-noise ratio in magnetoencephalography. In this paper, an adaptive noise subtraction model is proposed and parameters for the model are optimized. A criterion to determine an optimal update period for the filter coefficients is proposed based on the ratio of peak amplitude of evoked field (N100m) divided by the output standard deviation. Experiments are carried out using a 40 channel MEG system. From the experiments, the proposed noise subtraction method shows superior performances over existing non-adaptive methods. Two-dimensional topographic map is shown for a diagnosis with a cubic spline interpolation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.748-764
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• 2019

In order to deal with the filtering delay problem of least mean square adaptive filter noise reduction algorithm and music noise problem of spectral subtraction algorithm during the speech signal processing, we combine these two algorithms and propose one novel noise reduction method, showing a strong performance on par or even better than state of the art methods. We first use the least mean square algorithm to reduce the average intensity of noise, and then add spectral subtraction algorithm to reduce remaining noise again. Experiments prove that using the spectral subtraction again after the least mean square adaptive filter algorithm overcomes shortcomings which come from the former two algorithms. Also the novel method increases the signal-to-noise ratio of original speech data and improves the final noise reduction performance.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권2E호
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• pp.87-92
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• 2003

In this paper, a new speech enhancement method using level adapted wavelet packet is presented. First, we propose a level adapted wavelet packet to alleviate a drawback of the conventional node adapted one in noisy environment. Next, we suggest an adaptive noise estimation method at each node on level adapted wavelet packet tree. Then, for more accurate noise component subtraction, we propose a new estimation method of spectral subtraction weight. Finally, we present a modified spectral subtraction method. The proposed method is evaluated on various noise conditions: speech babble noise, F-l6 cockpit noise, factory noise, pink noise, and Volvo car interior noise. For an objective evaluation, the SNR test was performed. Also, spectrogram test and a very simple listening test as a subjective evaluation were performed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.179-180
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• 2014

The main goal of this paper is to present an adaptive filter system using NLMS(Normalized Least mean square) adaptive algorithm for noise cancellation. The proposed algorithm has less computational complexity and better convergence property than the former algorithms like spectral subtraction algorithm, etc. We use TIMIT criterion voice and Noisex-92 for the experiment. The experimental result shows the feasibility of our algorithm for filtering noise from voice effectively.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.386-393
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• 2008

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.38-44
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• 1999

본 연구에서는 단일 채널 단구간 진폭 스펙트럼 추정 기법의 하나인 Spectral Subtraction 방법과 2 채널 Griffiths-Jim Beamformer를 결합한 음성 강조기법을 제안한다. 기존의 단구간 진폭 스펙트럼 추정 기법에서는 관측된 신호의 스펙트럼에서 잡음의 평균 스펙트럼을 감산하여 잡음을 제거하고 있지만, 이 방법을 이용하여 잡음을 제거 할 경우에는 잡음 변동시 잡음 억제 능력이 미약하고, 목적 신호의 단구간 진폭 스펙트럼 추정 성능이 낮아진다는 단점을 갖고 있다. 그 이유는 실제 잡음의 스펙트럼은 평균값 주위에 분산되어 있기 때문이 다. 그러므로, 2 채널 Beamformer의 사각(Blocking Matrix)를 이용하여 분석 구간에서의 잡음의 단구간 진폭 스펙트럼을 추정하고, 이 추정된 값을 이용하여 목적 신호의 스펙트럼을 추정하는 기법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1985년도 학술발표회 논문집
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• pp.87-94
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• 1985

In this paper, enhancement of speech corrupted by additive white or colored noise is stuided. The nuconstrained frequency-domain block least-mean-square (UFBLMS) adaptation algorithm and its frequency-weighted version are newly applied to speech enhancement. For enhancement of speech degraded by white noise, the performance of the UFBLMS algorithm is superior to the spectral subtraction method or Wiener filtering technique by more than 3 dB in segmented frequency-weighted signal-to-noise ratio(FWSNERSEG) when SNR of speech is in the range of 0 to 10 dB. As for enhancement of noisy speech corrupted by colored noise, the UFBLMS algorithm is superior to that of the spectral subtraction method by about 3 to 5 dB in FWSNRSEG. Also, it yields better performance by about 2 dB in FWSNR and FWSNRSEG than that of time-domain least-mean-square (TLMS) adaptive prediction filter(APF). In view of the computational complexity and performance improvement in speech quality and intelligibility, the frequency-weighted UFBLMS algorithm appears to yield the best performance among various algorithms in enhancing noisy speech corrupted by white or colored noise.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제27권1E호
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• pp.1-10
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• 2008

A noise suppression algorithm is proposed for nonstationary noisy environments. The proposed algorithm is different from the conventional approaches such as the spectral subtraction algorithm and the minimum statistics noise estimation algorithm in that it classifies speech and noise signals in time-frequency bins. It calculates the ratio of the variance of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its normalized time-frequency average. If the ratio is greater than an adaptive threshold, speech is considered to be present. Our adaptive algorithm tracks the threshold and controls the trade-off between residual noise and distortion. The estimated clean speech power spectrum is obtained by a modified gain function and the updated noisy power spectrum of the time-frequency bin. This new algorithm has the advantages of simplicity and light computational load for estimating the noise. This algorithm reduces the residual noise significantly, and is superior to the conventional methods.

• 한국음향학회지
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• 제11권2호
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• pp.73-84
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• 1992

본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.961-968
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• 2007

오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옮기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.