최소값 변동 추적 알고리즘을 이용한 향상된 최소값 제어 재귀평균 기법 기반의 음성 향상 기법

Abstract

본 논문에서는 기존의 향상된 최소값 제어 재귀 평균 기법(IMCRA)의 성능 향상을 위해서 새로운 음성향상 기법을 제안한다. 기존의 IMCRA 의 경우 최소 전력 값을 통해 a posteriori SNR 기반 음성 존재 확률을 구하며, 이를 통해 스무딩 매개 변수를 이용하여 이전 추정 잡음 전력 신호를 업데이트하여 현재의 잡음을 추정하였다. [1] 하지만 이 경우 잡음만 존재하는 프레임 일지라도 잡음 전력 신호를 빠르게 업데이트할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IMCRA 에서 추정된 최소 전력 스펙트럼에 대하여 각 주파수에 따른 최소값 변동 여부와 음성 존재 확률을 참조하여 음성이 존재하지 않는 프레임의 잡음 전력의 성분을 보다 빠르고 정확하게 업데이트 하여 기존 알고리즘의 성능을 향상시킨다.