• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.927-930
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• 2000

An acoustic feedback canceller has some problems that are difficult to remove the acoustic feedback through acoustic feedback path. In this paper, a new method of acoustic feedback cancellation scheme is proposed using spectral subtraction. Microphone input signals are subtracted by estimated feedback signals which are estimated by Wiener filter using the correlation between microphone input signals and output signals of receiver.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.249-252
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• 2004

본 논문에서는 TeakLite DSP 프로세서를 이용하여 캠코더에서 레코딩을 할 때 모터 소음과 주변 잡음이 입력되어 오디오 신호의 명료도가 떨어지는 문제점을 해결하기 위한 잡음 제거 기법의 실시간 구현에 대해서 기술하고자 한다. 잡음 제거를 위해서는 일반적으로 많이 사용되고 있는 Spectral Subtraction 기법을 사용하였다. 알고리즘 구현시 MIPS 감소에 효과적이었던 최적화 기법들을 적용하여 TeakLite DSP 프로세서에서 최적화되어 동작하도록 하였다. 최적화된 Spectral Subtraction 어셈블리 코드는 TeakLite DSP 프로세서에서 32 kHz, 16 bit 입력에 대해 40 MIPS에서 동작하였다.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.43-46
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• 1998

지난 30년간 부가 잡음에 의해 열화된 음성신호의 개선에 관해 많은 연구가 진행되어 왔다. 잡음제거를 위한 고전적인 방법인 spectral subtraction, Wiener filter와 최근에 제안된 심리음향모델에 근거한 perceptual filter, EVRC의 잡음제거단을 성능과 구현의 복잡도 측면에서 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.511-514
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• 2003

The human being uses speech signals to exchange information. When background noise is present, speech recognizers experience performance degradations. Speech recognition through speech enhancement in the noisy environment was studied. Histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction was introduced using MFCC method. The experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.9-17
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• 2012

음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.748-750
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• 1999

In this study, a speech enhancement is presented based on the utilization of well-known auditory mechanism, noise masking. The speech enhancement approach adopted here is to derive an modifier that achieves audible noise suppression. This modification selectively affects the perceptually significant spectral values, and is therefore less prone to introduction of unwanted distortions than methods that affect the complete STSA and produces more enhanced results at low SNR as well as at high SNR. The speech enhancement method adopted here needs exact estimation of the minimum specteal value per critical band because it uses only the minimum spectral value per critical band. For this, the method adopted here uses the modified spectral subtraction that is more flexible than power spectral subtraction. So, the result in experiment represented better SNR than before.

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.53-61
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• 2000

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위해서는 서로 다른 잡음환경으로 인한 mismatch를 줄이는 것이 중요하다. 이를 위해 계산이 간단하고 잡음환경에서 비교적 우수한 성능을 내고 있는 스펙트럼 차감법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법을 적용하기 위한 잡음 스펙트럼 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 도입한다. 히스토그램 처리방법은 음성이 아닌 구간의 검출이 필요없으며 시간에 따라 변화하는 시변잡음에도 적용 가능한 장점이 있다. 그러나 히스토그램 처리방법으로 신뢰도 높은 잡음 스펙트럼의 평균값을 추정하더라도 스펙트럼 차감법을 적용했을 때의 잔여 잡음의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 잡음추정 과정에 사용되었던 히스토그램의 분포특성을 고려한 새로운 over-estimation 적용방식을 제안한다. 제안된 방식은 측정된 잡음의 분포에 따라 적응적으로 over-estimation의 정도를 결정함으로써 SNR 변화에 따른 영향이 적은 장점이 있다. 자동차 소음 환경에서의 화자독립 고립단어 인식실험 결과, 기존의 over-estimation factor를 적용한 경우보다 제안된 방식의 인식성능이 개선되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.817-822
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• 2011

본 논문에서는 먼저 신경회로망의 학습에 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 제안한 음성인식알고리즘의 성능을 원음성에 백색잡음 및 자동차 잡음을 부가하여 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다. 잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 신호대잡음비를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.134-135
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• 1999

본 논문에서는 최근에 널리 연구되고 잇는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 잡음음성의 음질개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼 차감법의 성능과 비교 분석하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 켑스트럼 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고 켑스트럼 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패킷이 훨씬 나은 결과를 보였다. 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였으며, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.443-449
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• 2001

잡음환경에서의 음성인식은 실제의 환경에서의 음성인식에서 매우 중요한 애로기술로써 이를 해결하기 위한 연구는 꾸준히 연구되고 있다. 따라서 본 연구는 음성인식분야에서 가장 많이 사용하고 있는 HMM처리 시잡음처리의 문제점을 주파수 가중치 부가 HMM으로 해결하는 방법을 제안하고 그 성능을 인식실험을 통하여 검토하였다. 그 결과 SS처리를 함께 사용하는 $MCE-\mu$, MCE-$\rho$가 가장 잡음에 강한 방식임을 알 수 있었다.