강인한 음성통신을 위한 프레임 상관성을 고려한 잡음제거 기법

Abstract

본 논믄에서는 인간의 음성신호가 인접한 프레임 간의 시간적으로 강력한 사ㅣㅇ관성을 갖고 있는 특성을 고려하여 강인한 음성통신을 위한 잡음제거기법을 제안한다. 기존의 data-driven의 현재 프레임만의 특성을 고려하여 잡음제거이득함수를 추정하는 방식에서 현재 프레임뿐만 아니라 바로 이전 프레임의 특성 또한ㄱㄱㅎ려하는 새로운 잡음제거이득함수 추정 방법을 제시한다. 다양한 잡음환경에서의 많은 실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다. 객관적인 음질평가 방법인 ITU-T P.862 perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)를 이용하여 총 3종류의 잡음환경(babble, f16, car)에 대해 신호대잡음비(SNR : Signal to noise ratio)0, 5, 10 dB 로 오염된 NTT database에 대해 평가하였으며 기존의 방법보다 향상돤 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.