Abstract
In this paper, a mixture interacting multiple model (MIMM) algorithm is proposed to enhance speech contaminated by additive nonstationary noise. In this approach, a mixture hidden filter model (HFM) is used to model the clean speech and the noise process is modeled by a single hidden filter. The MIMM algorithm, however. needs large computation time because it is a recursive method based on multiple Kalman filters with mixture HFM. Thereby, a computationally efficient implementation of the algorithm is developed by exploiting the structure of the Kalman filtering equation. The simulation results show that the proposed method offers performance gain compared to the previous results in [4,5] with slightly increased complexity.
본 논문에서는 시변가산유색잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위한 MIMM(mixture interacting multiple model) 알고리즘을 제안 한다. 제안된 방법에서 음성신호는 혼합 은닉필터모델(hidden filter model: HFM)로 모델링되며, 잡음신호는 하나의 은닉필터로 모델링 된다. MIMM 알고리즘은 혼합 은닉필터모델에 의한 다중 Kalman 필터링에 기초한 회귀계산이기 때문에 계산량이 많아, Kalman 필터링 식의 구조적 측면에서 효율적인 계산이 가능하도록 알고리즘을 구현했다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 결과 [4,5]에 비하여 성능향상이 이루어 졌음을 보여 준다.
