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문제 정의
- 본 논문에서 제안하는 노이즈 마스킹 임계값과 세그멘탈 신호대잡음비은 근본적으로 Universal 문턱값이 잡음의 특성에 대한 적응력이 떨어진다는 문제점을 해결하기 위흐서이다.
- 본 논문에서 제안하는 노이즈 마스킹 임계값과 세그멘탈 신호대잡음비은 근본적으로 Universal 문턱값이 잡음의 특성에 대한 적응력이 떨어진다는 문제점을 해결하기 위흐서이다.
- 본 논문은 2장에서 제안된 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 잡음 제거기의 구조에 대해 설명하고, 3장에서 임계대역을 반영한 웨이블릿 패킷변환과 노이즈 마스킹 임계값과 세그멘탈 신호대잡음비를 웨이블릿 계수 문턱값에 적용하는 방법에 대해 설명한다. 4장에는 실험 결과를 설명하며 5징에서 결론을 맺는다.
제안 방법
- Donoho와 Johnstone가 백색잡음을 제거하기 위한 보편적인 웨이블릿 계수의 문턱값을 제안하였다. 이 문턱 값은 부분적으로 잡음 섞인 선형신호의 연성 문턱값으로잘 적용된다.
- 이러한 특성을 웨이블릿 계수임계값으로 이용할 경우 유색잡음의 개선을 기대할 수 있다 일단, 신호를 임계대역을 반영한 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 웨이블릿 계수 (WC : Wavelet Coefficient)로 변환한다. 각각의 임계대역마다 계산된 노이즈 마스킹 임계값을 이용하여 웨이블릿 계수 임계값을 재조정한다. 개선된 웨이블릿 계수를 역으로 합성하면 개선된 음성을 얻게 된다.
- 이러한 특성을 웨이블릿 계수임계값으로 이용할 경우 유색잡음의 개선을 기대할 수 있다 일단, 신호를 임계대역을 반영한 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 웨이블릿 계수 (WC : Wavelet Coefficient)로 변환한다. 각각의 임계대역마다 계산된 노이즈 마스킹 임계값을 이용하여 웨이블릿 계수 임계값을 재조정한다. 개선된 웨이블릿 계수를 역으로 합성하면 개선된 음성을 얻게 된다.
- 값이 클 경우에 정확해 지므로 Kem{rn) 값은 세그멘탈 신호대잡음비을 반영하고 있다. 또한 세그멘탈 신호대잡음비가 높고 낮음에 따른 값의 부드러운 연결을 위해 곡선 형태를 가지도록 한다.
- 이는 사람의 청각적 인지 특성을 이용하여 잡음을 제거함으로써 주관적 인 성능의 향상을 기 대할 수 있기 때문이다. 또한 음성과 유사한지 잡음과 유사한지를 계산하여 반영하는 특성에 따라 계수의 전체적인 모양을 달리 하는 구조를 가지므로 별도로 유무성음 구별 과정 없이 웨이블릿 계수 문턱값을 자동 조절하도록 설계하였다.
- 이는 사람의 청각적 인지 특성을 이용하여 잡음을 제거함으로써 주관적 인 성능의 향상을 기 대할 수 있기 때문이다. 또한 음성과 유사한지 잡음과 유사한지를 계산하여 반영하는 특성에 따라 계수의 전체적인 모양을 달리 하는 구조를 가지므로 별도로 유무성음 구별 과정 없이 웨이블릿 계수 문턱값을 자동 조절하도록 설계하였다.
- 본 논문에서는 유색잡음이나 비정지적 잡음을 제거하기 위해 5단계의 웨이블릿 패킷 분해를 통해 얻은 웨이블릿 계수들과 임계대역을 매칭하여 부대역을 구조화 하였으며, 잡음 마스킹에 사용되는 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비와 노이즈마스킹 임계값을 이용하여 적응되도록 설계하였다.
- 입력된 신호 Mn]을 윈도윙 한 후 128 포인트 FFT 취하여 대역 별로 에너지의 편차를 구한다. 이것을 이용하여 잡음인지 음성인지를 판단하며, 잡음일 경우 잡음을 추정하는 알고리즘을 수행한다 [14].
- Universal 문턱값을 이용해 연성 문턱값을 적용할 경우 백색잡음에 대한 잡음제거 성능은 좋으나 유색잡음이나 비정지적 잡음제거에 적용하였을 경우 잡음신호의 예측치가 커지게 되어 음성의 왜곡문제가 발생하게 되거나 잡음이 거의 제거되지 않는 문제를 가지게 된다. 이를 개선하기 위해 노이즈 마스킹 임계값와 세그멘탈 신호대 잡음비를 이용흐여 문턱값을 개선흐]는 방안을 제안하고자 한다.
- 사람의 귀는 20-20000 Hz 정도의 소리를 들을 수 있는데 이는 대략 25 Bark 대역에 해당한다. 이를 웨이블릿 계수와 매칭하여 표 1과 같이 부대역을 설계하였다 [4],
- Universal 문턱값을 이용해 연성 문턱값을 적용할 경우 백색잡음에 대한 잡음제거 성능은 좋으나 유색잡음이나 비정지적 잡음제거에 적용하였을 경우 잡음신호의 예측치가 커지게 되어 음성의 왜곡문제가 발생하게 되거나 잡음이 거의 제거되지 않는 문제를 가지게 된다. 이를 개선하기 위해 노이즈 마스킹 임계값와 세그멘탈 신호대 잡음비를 이용흐여 문턱값을 개선흐]는 방안을 제안하고자 한다.
- 임계대역에 대한 노이즈 마스킹 임계값을 계산하기 위해서 잡음 신호를 웨이블릿 변환 후에 얻어진 웨이블릿 계수를 통해 부대역 에너지 乩(Q를 계산한다 [16].
- 임계대역에 대한 노이즈 마스킹 임계값을 계산하기 위해서 잡음 신호를 웨이블릿 변환 후에 얻어진 웨이블릿 계수를 통해 부대역 에너지 乩(Q를 계산한다 [16].
- 잡음은 각각 버블잡음, 바람소리, 천둥소리, 빗소리를선택하였으며, 음성과 0 dB, 5 dB, 10 dB로 합성하여 TTA 표준인 EVRC의 잡음제거기와 Universal 문턱값을 이용한 연성 문턱값 적용방법, 제안하는 알고리즘을 서로 비교하여 도시화 하였다.
- 잡음은 각각 버블잡음, 바람소리, 천둥소리, 빗소리를선택하였으며, 음성과 0 dB, 5 dB, 10 dB로 합성하여 TTA 표준인 EVRC의 잡음제거기와 Universal 문턱값을 이용한 연성 문턱값 적용방법, 제안하는 알고리즘을 서로 비교하여 도시화 하였다.
- 제안된 잡음 제거기는 세그멘탈 신호대잡음비와 노이즈 마스킹 임계값을 반영하여 문턱값을 적응적으로 계산하여 연성 문턱값을 적용하는 방법으로 동작하도록 설계하였다. 실험의 결과에서도 볼 수 있듯이 Universal 문턱값을 이용하여 연성 문턱값 적용을 한 방법보다 잔여 잡음이 많이 제거되었으며 음성의 왜곡 면에서도 개선된 음질을 확인할 수 있었다.
대상 데이터
- 설계된 잡음 제거기를 평가하기 위하여 웨이블릿 모함수는 길이 4인 Daubechies 웨이블릿을 선택하였으며, 필터계수는 표 2와 같다. 久와 g는 각각 분해시의 필터 뱅크 저대역 통과필터와 고대역 통과필터를 의미하며, 为와，는 함성시의 필터뱅크의 저대역 통과필터와 고대역 통과필터를 각각 의미한다.
이론/모형
- 본 논문에서는 시간에 따른 대역별 주파수 특성변이가 다른 잡음의 제거 성능을 향상시키고자 웨이블릿 패킷 변환 (WPT : Wavelet Packet Transform)을 이용하였다. 웨이블릿 변환을 이용한 분석 방법은 신호처리를 위해 꾸준히 연구되어 왔으며, 이러한 분석 방법은 신호를 다해상도 필터뱅크 함으로써 쉽게 구현될 수 있다 N.
- 본 논문에서는 시간에 따른 대역별 주파수 특성변이가 다른 잡음의 제거 성능을 향상시키고자 웨이블릿 패킷 변환 (WPT : Wavelet Packet Transform)을 이용하였다. 웨이블릿 변환을 이용한 분석 방법은 신호처리를 위해 꾸준히 연구되어 왔으며, 이러한 분석 방법은 신호를 다해상도 필터뱅크 함으로써 쉽게 구현될 수 있다 N.
성능/효과
- 실험의 결과에서도 볼 수 있듯이 Universal 문턱값을 이용하여 연성 문턱값 적용을 한 방법보다 잔여 잡음이 많이 제거되었으며 음성의 왜곡 면에서도 개선된 음질을 확인할 수 있었다. EV玉C의 잡음 제거 알고리즘과의 성능 비교에서는 제안한 방법과 EVRC 잡음 제거 알고리즘이 유사한 성능을 가짐을 알 수 있었다.
- 실험의 결과에서도 볼 수 있듯이 Universal 문턱값을 이용하여 연성 문턱값 적용을 한 방법보다 잔여 잡음이 많이 제거되었으며 음성의 왜곡 면에서도 개선된 음질을 확인할 수 있었다. EV玉C의 잡음 제거 알고리즘과의 성능 비교에서는 제안한 방법과 EVRC 잡음 제거 알고리즘이 유사한 성능을 가짐을 알 수 있었다.
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LPC나 하모닉 구조를 가진 보코더에서는 제안된 잡음 제거 방법이 MOS 0.23 정도 높은 값을 가짐을 확인할수 있었으며, 이는 웨이블릿이 시간해상도를 고려하여 음성의 시간 변이를 잘 묘사하는 데서 나타난 결과로 해
석할 수 있다
. 이로써 저속 코더에 기존의 방식보다 더 적합한 잡음제거기를 설계하였다고 결론지을 수 있겠다. - 다. MELP 코더로 인코딩한 후 디코딩 과정을 거쳐 측정한 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.
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결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 값이 나왔으며, Universal 문턱값보다 0.29 정도 높았
다
. MELP 코더로 인코딩한 후 디코딩 과정을 거쳐 측정한 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 성능이 우수한 것으로 나타났다. - 제안된 잡음 제거기는 세그멘탈 신호대잡음비와 노이즈 마스킹 임계값을 반영하여 문턱값을 적응적으로 계산하여 연성 문턱값을 적용하는 방법으로 동작하도록 설계하였다. 실험의 결과에서도 볼 수 있듯이 Universal 문턱값을 이용하여 연성 문턱값 적용을 한 방법보다 잔여 잡음이 많이 제거되었으며 음성의 왜곡 면에서도 개선된 음질을 확인할 수 있었다. EV玉C의 잡음 제거 알고리즘과의 성능 비교에서는 제안한 방법과 EVRC 잡음 제거 알고리즘이 유사한 성능을 가짐을 알 수 있었다.
- 제안된 잡음 제거기는 세그멘탈 신호대잡음비와 노이즈 마스킹 임계값을 반영하여 문턱값을 적응적으로 계산하여 연성 문턱값을 적용하는 방법으로 동작하도록 설계하였다. 실험의 결과에서도 볼 수 있듯이 Universal 문턱값을 이용하여 연성 문턱값 적용을 한 방법보다 잔여 잡음이 많이 제거되었으며 음성의 왜곡 면에서도 개선된 음질을 확인할 수 있었다. EV玉C의 잡음 제거 알고리즘과의 성능 비교에서는 제안한 방법과 EVRC 잡음 제거 알고리즘이 유사한 성능을 가짐을 알 수 있었다.
- 석할 수 있다. 이로써 저속 코더에 기존의 방식보다 더 적합한 잡음제거기를 설계하였다고 결론지을 수 있겠다.
- 석할 수 있다. 이로써 저속 코더에 기존의 방식보다 더 적합한 잡음제거기를 설계하였다고 결론지을 수 있겠다.
- 그림 5와 그림 6에서 볼 수 있듯이 EVRC는 음성과 유사한 버블잡음을 음성으로 판단하여 거의 개선하지 못하고 있음을 알 수 있다. 하지만 제안하는 잡음 제거기는 EVRC 잡음제거기보다 잡음을 감소하고 있음을 알 수 있다. 전제적인 음성의 시간 영역의 모양에서도 크게 차이가 없음을 볼 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.