Journal of information and communication convergence engineering
/
v.10
no.2
/
pp.162-167
/
2012
This paper proposes a speech processing system based on a model of the human auditory system and a noise reduction neural network with fast Fourier transform (FFT) amplitude and phase spectrums for noise reduction under background noise environments. The proposed system reduces noise signals by using the proposed neural network based on FFT amplitude spectrums and phase spectrums, then implements auditory processing frame by frame after detecting voiced and transitional sections for each frame. The results of the proposed system are compared with the results of a conventional spectral subtraction method and minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator at different noise levels. The effectiveness of the proposed system is experimentally confirmed based on measuring the signal-to-noise ratio (SNR). In this experiment, the maximal improvement in the output SNR values with the proposed method is approximately 11.5 dB better for car noise, and 11.0 dB better for street noise, when compared with a conventional spectral subtraction method.
현재 음성인식에서 가장 많이 사용하고 있는 특징벡터는 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)이다. 그러나 MFCC도 잡음이 존재하는 환경에서는 인식 성능이 저하된다. 이러한 MFCC의 단점을 해결하기 위해 mel sub-band 스펙트럼 차감법과 신호대잡음비에 따른 에너지 압축을 이용하는 CMSBS(Compression and Mel Sub-Band Spectral subtraction) 방법을 사용한다. 본 논문에서는 CMSBS 방법 적용 시 음성이 발성되는 구간과 묵음 구간에서 mel sub-band 스펙트럼 차감법이 동일한 조건으로 이루어져 발생하는 중요한 음성정보의 손실을 보완하기 위하여 신호의 주기성을 이용하여 spectral flooring 파라미터를 변형하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 실험을 한 결과 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 방법과 비슷한 인식률을 가지고, 잡음성분이 많을수록 변형된 mel sub-band 스펙트럼 차감법을 적용한 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져왔다.
This paper proposes a speech enhancement method through the process of combining the gain function with spectrum subtraction method in the two microphone array with close spacing. A speech enhancement method that uses a gain function estimated by the SNR (Signal-to Noise Ratio) based on the multi frequency band coherence function causes the performance degradation in high correlation between input noises of two channels. A new speech enhancement method is proposed where the weighted gain function is used by combining the gain function from the spectral subtraction. The performance evaluation of the proposed method was shown by comparison with PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) value which is an objective quality evaluation test provided by the ITU-T (International Telecommunications Union Telecommunication). In the PESQ tests, the maximum 0.217 of PESQ value is improved in the various background noise environments.
In this paper, a new voice activity detection method estimating SNR of enhanced speech with extended spectral subtraction (ESS) is proposed. Voice activity detection is performed by putting an second Wiener filter behind an Wiener filter used in the ESS to estimate speech and noise power of output signal of first Wiener filter. The proposed voice activity detection method does not require many computational loads and performs well under severe input SNR. Boll's spectral substraction algorithm with proposed voice activity detection was compared to ESS under several noise environment having different time-frequency distributions. During speech and non-speech activity, performance of Boll's spectral substraction algorithm with proposed voice activity detection is superior to that of ESS.
The presence of noise in speech signals degrades the performance of recognition systems in which there are mismatches between the training and test environments. To make a speech recognizer robust, it is necessary to compensate these mismatches. In this paper, we studied about an improvement of stochastic feature extraction based on band-SNR for robust speech recognition. At first, we proposed a modified version of the multi-band spectral subtraction (MSS) method which adjusts the subtraction level of noise spectrum according to band-SNR. In the proposed method referred as M-MSS, a noise normalization factor was newly introduced to finely control the over-estimation factor depending on the band-SNR. Also, we modified the architecture of the stochastic feature extraction (SFE) method. We could get a better performance when the spectral subtraction was applied in the power spectrum domain than in the mel-scale domain. This method is denoted as M-SFE. Last, we applied the M-MSS method to the modified stochastic feature extraction structure, which is denoted as the MMSS-MSFE method. The proposed methods were evaluated on isolated word recognition under various noise environments. The average error rates of the M-MSS, M-SFE, and MMSS-MSFE methods over the ordinary spectral subtraction (SS) method were reduced by 18.6%, 15.1%, and 33.9%, respectively. From these results, we can conclude that the proposed methods provide good candidates for robust feature extraction in the noisy speech recognition.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.39C
no.1
/
pp.60-69
/
2014
Footstep detection using seismic sensors for security is a very meaningful task, but readings can easily fluctuate due to noise in outdoor environment. We propose NSSC method based on nonlinear spectral subtraction and cross-correlation using prime footstep model signal as a footstep signal refining process that enhances the signal-to-noise ratio (SNR) and attenuates noise. After de-noising, a detection event classification method is presented as further refining process to ensure that the detection result is a footstep. To validate the proposed algorithm, representative experiments including sunny and rainy-day cases are demonstrated.
광대역 혹은 협대역 잡음이 섞인 음성의 음질을 향상시키기 위하여 빠른 수렴속도를 갖고 잇는 UFBLMS 알고리즘을 음성처리에 응용한다. 광대역 잡음이 섞인 음성인 경우에는, 입력음성의 SNR 이 0 dB에서 10 dB 사이일 때, UFBLMS 알고리즘의 성능이 spectral subtraction 방법이나 Wiener filtering 방법보다도 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 3 dB 더 좋음을 알 수 있다. 협대역 잡음이 섞인 음 성인 경우에는 UFBLMS 알고리즘의 spectral subtraction 방법보다 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 2 dB 정도 성능이 더 좋다. 여러 음질 향상 알고리즘의 계산상의 복잡도와 음질 향상도 및 인식도를 고려해 보면 frequency weighting 기능을 갖고 있는 UFBLMS 알고리즘을 사용하는 것이 바람직함을 알 수 있다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
/
1985.10a
/
pp.87-94
/
1985
In this paper, enhancement of speech corrupted by additive white or colored noise is stuided. The nuconstrained frequency-domain block least-mean-square (UFBLMS) adaptation algorithm and its frequency-weighted version are newly applied to speech enhancement. For enhancement of speech degraded by white noise, the performance of the UFBLMS algorithm is superior to the spectral subtraction method or Wiener filtering technique by more than 3 dB in segmented frequency-weighted signal-to-noise ratio(FWSNERSEG) when SNR of speech is in the range of 0 to 10 dB. As for enhancement of noisy speech corrupted by colored noise, the UFBLMS algorithm is superior to that of the spectral subtraction method by about 3 to 5 dB in FWSNRSEG. Also, it yields better performance by about 2 dB in FWSNR and FWSNRSEG than that of time-domain least-mean-square (TLMS) adaptive prediction filter(APF). In view of the computational complexity and performance improvement in speech quality and intelligibility, the frequency-weighted UFBLMS algorithm appears to yield the best performance among various algorithms in enhancing noisy speech corrupted by white or colored noise.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
/
1998.06e
/
pp.411-414
/
1998
음성의 음질 향상(Speech Enhancement)을 위한 여러 가지 방법 중에서 주파수 차감법(Spectral Subtraction)은 계산량이 적기 때문에 현재 실시간으로 Speech Enhancement를 할 수 있는 가장 적절한 방법이다. 그러나, 이 방법은 원래의 입력음성에 없던 새로운 잡음을 만들어내는 큰 단점이 있는데, 이를 제거하기 위해 많은 연구가 되어오고 있다. 이러한 연구의 방향은 대부분 주변프레임 또는 주변의 주파수 성분과의 평균을 통해 피크값을 무디게 해 줌으로써 새로 생긴 튀는 잡음을 감소시키는 것이다. 이런 방법은 음성자체의 정보 또한 평균이 되어버리게 하는 새로운 단점을 낳는데, 이런 현상은 무성음구간에서 특히 심각해진다. 본 논문에서는 입력음성의 LPC 분석으로 백색필터(Whitening Filter)를 구성하여 이를 통과시킨 잔류신호(Residual)를 주파수 차감하여 얻은 새로운 잔류신호를 역 필터링하여(Synthesis Filter) 개선된 음성을 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬은, 주파수 차감시 포만트(Formant)의 정보가 더 유지 될 수 있기 때문에 잔류잡음을 줄일 수 있다. 청취 테스트 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 잔류잡음을 더 줄이는 사실을 확인할 수 있었다.
광대역 또는 협대역잡음이 섞인 음성의 음질을 개선하기 위해 KAK 필터를 사용하는 방법을 제 안한다. KAK 필터는 그 구조가 간단하지만, 잡음이 섞인 음성의 음질을 개선하는데 있어서 객관적인 음질척도로 볼 때 spectral subtraction 방법과 성능이 비슷하다. 또한 귀로 들어봐도 kak 필터를 사용한 경우와 spectral subtraction 방법을 이용한 경우의 개선된 음질이 거의 비슷하다. 그런데 이 kak 필터는 구조가 다른 기존방법보다 훨씬 간단하며, 다른 음질개선 알고리즘과는 달리 음성과 묵음의 판별이 필 요하지 않다. 또한 kak 필터는 ADPCM과 같은 파형 부호화기와 결합하는 것이 용이하다. 따라서 깨끗 한 음성뿐만 아니라 잡음이 섞인 음성을 부호화하는데 있어서 제안한 kak 필터를 ADPCM과 같은 파형 부호화기에 결합하여 사용하는 것이 적합하다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.