Speech Signal Processing using Adaptative Filter

적응필터를 이용한 음성신호처리

Today, we can use radio communication device anywhere-anytime. Sometimes, we use the device in acoustic noise environment. The acoustic noise makes many problems in communication system. In acoustic noise environment, speaker cannot send clear information to receiver, because the received signal includes both speech signal and noise signal. A digital filter is useful to remove noise to get desired signal. One of methods is the adaptive digital filter using the adaptive noise canceller that automatically adjust filter parameters. This thesis addresses articulation algorithms against actual acoustic noises by means of two adaptive filtering methods. One is the adaptive noise canceller with two input channels and another is the spectral subtraction filter with one input channel. The experimental result from the proposed filter shows that the adaptive noise canceller is useful to reduce the non-stationary noises, while the spectral amplitude filter is effective for stationary noises.

오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 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 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.