Journal of electromagnetic engineering and science
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제5권2호
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pp.49-60
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2005
In this paper, an efficient performance enhancement scheme for an adaptive antenna array under the flat and the frequency-selective Rayleigh fadings is proposed. The proposed signal enhancement scheme is the modified linear signal estimator which combines the rank N approximation by reducing noise eigenvalues(RANE) and Toeplitz matrix approximation(TMA) methods into the linear signal estimator. The proposed performance enhancement scheme is performed by not only reducing the noise component from the signal-plus-noise subspace using RANE but also having the theoretical property of noise-free signal using TMA. Consequently, the key idea of the proposed performance enhancement scheme is to greatly enhance the performance of an adaptive antenna array by removing all undesired noise effects from the post-correlation received signal. The proposed performance enhancement scheme applies at the Wiener maximal ratio combining(MRC) method which has been widely used as the conventional adaptive antenna array. It is shown through several simulation results that the performance of an adaptive antenna array using the proposed signal enhancement scheme is much superior to that of a system using the conventional method under several environments, i.e., a flat Rayleigh fading, a fast frequency-selective Rayleigh fading, a perfect/imperfect power control, a single cell, and a multicell.
Speech enhancement is a challenging problem due to the diversity of noise sources and their effects in different applications. The goal of speech enhancement is to improve the quality and intelligibility of speech by reducing noise. Many research works in speech enhancement have been accomplished in English and other European Languages. There has been limited or no such works or efforts in the past in the context of Tamil speech enhancement in the literature. The aim of the proposed method is to reduce the background noise present in the Tamil speech signal by using wavelets. New modified thresholding function is introduced. The proposed method is evaluated on several speakers and under various noise conditions including White Gaussian noise, Babble noise and Car noise. The Signal to Noise Ratio (SNR), Mean Square Error (MSE) and Mean Opinion Score (MOS) results show that the proposed thresholding function improves the speech enhancement compared to the conventional hard and soft thresholding methods.
This paper describes an algorithm to suppress composite noise in a two-microphone speech enhancement system for robust hands-free speech communication. The proposed algorithm has four stages. The first stage estimates the power spectral density of the residual stationary noise, which is based on the detection of nonstationary signal-dominant time-frequency bins (TFBs) at the generalized sidelobe canceller output. Second, speech-dominant TFBs are identified among the previously detected nonstationary signal-dominant TFBs, and power spectral densities of speech and residual nonstationary noise are estimated. In the final stage, the bin-wise output signal-to-noise ratio is obtained with these power estimates and a Wiener post-filter is constructed to attenuate the residual noise. Compared to the conventional beamforming and post-filter algorithms, the proposed speech enhancement algorithm shows significant performance improvement in terms of perceptual evaluation of speech quality.
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
본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.
본 논문에서는 잡음 에너지 제어를 통한 지각 필터의 성능을 향상시킴으로써 잡음에 의해 열화 된 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식에서는 묵음 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 필터를 구성하여 사용하지만, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기 및 잡음의 환경 정도에 많은 영향을 받아 잡음의 에너지가 급격하게 변화한다면 음질의 개선률이 감소함을 알 수 있다. 그러나 제안하는 방식에서는 묵음 구간에서 추정한 잡음의 에너지 제어를 통해 초기 추정 잡음보다 가까운 추정 잡음을 얻음으로써 잡음 에너지가 급격하게 변화하여도 음질 개선률에는 변화가 적음을 알 수 있었다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음의 경우에도 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하였다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비 (signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, l0dE, 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 음질의 개선을 확인할 수 있었다.
Two-microphone binary mask speech enhancement (2mBMSE) has been of particular interest in recent literature and has shown promising results. Current 2mBMSE systems rely on spatial cues of speech and noise sources. Although these cues are helpful for directional noise sources, they lose their efficiency in diffuse noise fields. We propose a new system that is effective in both directional and diffuse noise conditions. The system exploits two features. The first determines whether a given time-frequency (T-F) unit of the input spectrum is dominated by a diffuse or directional source. A diffuse signal is certainly a noise signal, but a directional signal could correspond to a noise or speech source. The second feature discriminates between T-F units dominated by speech or directional noise signals. Speech enhancement is performed using a binary mask, calculated based on the proposed features. In both directional and diffuse noise fields, the proposed system segregates speech T-F units with hit rates above 85%. It outperforms previous solutions in terms of signal-to-noise ratio and perceptual evaluation of speech quality improvement, especially in diffuse noise conditions.
The speech intelligibility is one of the most important factors in communication system. The speech intelligibility is related with speech to noise ratio. To enhance the speech to noise ratio, background noise reduction techniques are being developed. As a part of solution to noise reduction, this paper introduces directional microphone using beamforming method and speech filtering method. The directional microphone narrows the spatial range of processing signal into the direction of the target speech signal. The noise signal located in the same direction with speech still remains in the processing signal. To sort this mixed signal into speech and noise, as a following step, a speech-filtering method is applied to pick up only the speech signal from the processed signal. The speech filtering method is based on the characteristics of speech signal itself. The combined directional microphone and speech filtering method gives enhanced performance to speech intelligibility in communication system.
잡음 음성의 지각적 품질과 명료도 향상을 위해 활용되는 음성 향상은 크기 스펙트럼을 이용한 방법에서 크기와 위상을 같이 향상시킬 수 있는 복소 스펙트럼을 이용한 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 잡음 음성의 명료도와 품질을 더욱 향상시키기 위해 복소 스펙트럼 기반 음성 향상 시스템에 어텐션 기법을 적용하는 방안에 관해 연구를 수행하였다. 어텐션 기법은 additive attention을 기반으로 수행하며 복소 스펙트럼의 특성을 고려하여 어텐션 가중치를 계산할 수 있도록 하였다. 또한 특징 맵의 중요도를 고려하기 위해 전역 평균 풀링 연산을 같이 사용하였다. 복소 스펙트럼 기반 음성 향상은 Deep Complex U-Net(DCUNET) 모델을 기반으로 수행하였으며, additive attention은 Attention U-Net 모델에서 제안된 방법을 기반으로 연구를 수행하였다. 거실 환경의 잡음 데이터에 대해 음성 향상을 수행한 결과, 제안한 방법이 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short Time Objective Intelligibility(STOI) 평가 지표에서 기준 모델보다 개선된 성능을 보였으며, 낮은 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 조건의 다양한 배경 잡음 환경에 대해서도 일관된 성능 향상을 보였다. 이를 통해 제안한 음성 향상 시스템이 효과적으로 잡음 음성의 명료도와 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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