• 전기학회논문지
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• 제64권12호
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• pp.1756-1760
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• 2015

This paper focuses on a priori signal to noise ratio (SNR) estimation method for the speech enhancement. There are many researches for speech enhancement with several ambient noise cancellation methods. The method based on spectral subtraction (SS) which is widely used in noise reduction has a trade-off between the performance and the distortion of the signals. So the need of adaptive method like an estimated a priori SNR being able to making a high performance and low distortion is increasing. The decision directed (DD) approach is used to determine a priori SNR in noisy speech signals. A priori SNR is estimated by using only the magnitude components and consequently follows a posteriori SNR with one frame delay. We propose a modified a priori SNR estimator and the weighted rational transfer function for speech enhancement with wind noises. The experimental result shows the performance of our proposed estimator is better Perceptual Evaluation of Speech Quality scores (PESQ, ITU-T P.862) compare to the conventional DD approach-based systems and different noise reduction methods.

• 말소리와 음성과학
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• 제3권1호
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• pp.87-94
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• 2011

The decision directed (DD) approach is widely used to determine a priori SNR from noisy speech signals. In conventional speech enhancement systems with a DD approach, a priori SNR is estimated by using only the magnitude components and consequently follows a posteriori SNR with one frame delay. We propose a phase-dependent two-step a priori SNR estimator based on the minimum mean square error (MMSE) in the log-mel spectral domain so that we can consider both magnitude and phase information, and it can overcome the performance degradation caused by one frame delay. From the experimental results, the proposed estimator is shown to improve the output SNR of enhanced speech signals by 2.3 dB compared to the conventional DD approach-based system.

• ETRI Journal
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• 제36권5호
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• pp.721-729
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• 2014

We propose a novel phase-based method for single-channel speech enhancement to extract and enhance the desired signals in noisy environments by utilizing the phase information. In the method, a phase-dependent a priori signal-to-noise ratio (SNR) is estimated in the log-mel spectral domain to utilize both the magnitude and phase information of input speech signals. The phase-dependent estimator is incorporated into the conventional magnitude-based decision-directed approach that recursively computes the a priori SNR from noisy speech. Additionally, we reduce the performance degradation owing to the one-frame delay of the estimated phase-dependent a priori SNR by using a minimum mean square error (MMSE)-based and maximum a posteriori (MAP)-based estimator. In our speech enhancement experiments, the proposed phase-dependent a priori SNR estimator is shown to improve the output SNR by 2.6 dB for both the MMSE-based and MAP-based estimator cases as compared to a conventional magnitude-based estimator.

• 한국음향학회지
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• 제25권8호
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• pp.383-388
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• 2006

본 논문에서는 잡음 환경에서 단일 마이크로폰의 음성 향상에 대한 새로운 기법을 제시했다. 일반적으로 널리 알려진 스펙트럼 차감법에 근거한 음성 향상 기술은 신호 대 잡음비에 따른 스펙트럼 이득으로 표현된다. 대표적인 Ephraim과 Malah의 decision-directed (DD) 추정치는 잡음 구간에서 효율적으로 뮤지컬 잡음을 제거하지만 음성 구간에서는 이전 프레임의 음성 스펙트럼 성분에 더 큰 비중을 두기 때문에 a priori SNR의 프레임 지연이 발생한다. 따라서 DD에 의해 추정된 a priori SNR이 적용된 잡음 제거 이득은 현재 프레임보다 이전 프레임에 영향을 받으므로 음성 전이 구간에서 잡음 제거 성능을 저하시킨다. 본 논문은 DD의 가중치 파라미터에 Sigmoid Type의 함수를 적용하여 계산적으로는 간단하지만 효과적인 음성 향상 알고리즘을 제안한다. 제안된 접근 방식은 DD의 주요 파라미터인 a priori SNR 지연의 문제점을 해결하면서 뮤지컬 잡음 제거에 우수한 DD의 이점은 유지한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 ITU-T P.862 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 와 Mean Opinion Score (MOS). 그리고 음성 스펙트로그램 (Spectrogram)에 의해 평가했고 기존의 DD의 고정된 가중치 파라미터를 사용했을 때 보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.455-462
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• 2013

본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제26권1호
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• pp.16-24
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• 2007

음성검출기는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성검출방식은 통계적인 모델을 기반으로 하여 likelihood ratio test (LRT)를 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하여 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 (Gaussian) 분포를 기반으로 하고 uniformly most powerful (UMP) 테스트를 이용하여 새로운 음성검출기법을 제안한다. 새로운 음성검출기법의 결정규칙은 기존 LRT에 기반하여 UMP 테스트를 통해 식을 유도하였다. UMP 테스트를 이용하면, 입력음성에 대한 절대값의 확률 분포를 Rayleigh 분포 형태로 얻을 수 있으며, 이 분포에 따라 최종적으로 음성검출을 하게 된다. 이 새로운 방식의 음성검출기는 기존의 방식에서 필요한 a priori signal-to-noise ratio (SNR) 값을 구하지 않고도 음성 유무를 판단할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 다양한 음성검출에 대한 성능 평가결과, 제안된 기법이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.77-83
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• 2009

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.

• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.668-673
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• 2009

본 논문에서는 최소값 제어 음성 존재 부정확성의 추정기법을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 음성 존재 부정확성 추정기법에서는 간단한 a posteriori SNR에 근거하여 프레임, 채널마다 다른 a priori음성 부재 확률값을 결정하여 음성 부재 확률 계산에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존 음성 존재 부정확성 추적방법과는 달리 최소값 제어방법을 이용하여 주파수성분별 최소값에 근거한 강인한 a priori음성 부재 확률값 추정방법을 통해 음성 부재 확률에 적용하여 음성을 향상시킨다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 음성 존재 부정확성 추적방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제29권2E호
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• pp.86-99
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• 2010

This paper analyzes the performance of various single channel speech enhancement algorithms when they are applied to automatic speech recognition (ASR) systems as a preprocessor. The functional modules of speech enhancement systems are first divided into four major modules such as a gain estimator, a noise power spectrum estimator, a priori signal to noise ratio (SNR) estimator, and a speech absence probability (SAP) estimator. We investigate the relationship between speech recognition accuracy and the roles of each module. Simulation results show that the Wiener filter outperforms other gain functions such as minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) and minimum mean square error-log spectral amplitude (MMSE-LSA) estimators when a perfect noise estimator is applied. When the performance of the noise estimator degrades, however, MMSE methods including the decision directed module to estimate a priori SNR and the SAP estimation module helps to improve the performance of the enhancement algorithm for speech recognition systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.58-78
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• 2016

Compressed sensing (CS) possesses the potential benefits for spectrum sensing of wideband signal in cognitive radio. The sparsity of signal in frequency domain denotes the number of occupied channels for spectrum sensing. This paper presents a scheme of adaptively adjusting the number of compressed measurements to reduce the unnecessary computational complexity when priori information about the sparsity of signal cannot be acquired. Firstly, a method of sparsity estimation is introduced because the sparsity of signal is not available in some cognitive radio environments, and the relationship between the amount of used data and estimation accuracy is discussed. Then the SNR of the compressed signal is derived in the closed form. Based on the SNR of the compressed signal and estimated sparsity, an adaptive algorithm of adjusting the number of compressed measurements is proposed. Finally, some simulations are performed, and the results illustrate that the simulations agree with theoretical analysis, which prove the effectiveness of the proposed adaptive adjusting of compressed measurements.