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새로운 잡음전력 추정 기법을 적용한 음향학적 반향 및 배경잡음 제거 통합시스템
A New Unified System of Acoustic Echo and Noise Suppression Incorporating a Novel Noise Power Estimation 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.28 no.7, 2009년, pp.680 - 685  

박윤식 (인하대학교 전자공학부) ,  장준혁 (인하대학교 전자공학부)

초록
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본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a efficient noise power estimation technique for an integrated acoustic echo and noise suppression system in a frequency domain. The proposed method uses speech absence probability (SAP) derived from the microphone input signal as the smoothing parameter updating noise powe...

주제어

#음향학적 반향 억제   #잡음 제거   #음성부재확률  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 잡음 환경에서 객관적인 실험을 수행하였다. 성능 평가는 실제 잡음전력과 추정된 잡음전력을 비교하기 위해 상대추정오차 (relative estimation error)와 segmental SNR [12] 그리고 객관적 음질평가를 위해 ITU-T P826 PESQ 테스트를 실시하였으며 상대추정오차 은 다음과 같다 [13]
  • 본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안하였다. AES 후처 리단으로 결합되는 NS 알고리즘에서 왜곡된 잡음 스펙트럼에 의한 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 반향신호가 제거된 신호 대신 마이크로폰입 력신호의 SAP를 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 파라미터로 적용하였다.
  • 이 장에서는 본 논문의 통합구조에서의 잡음제거 알고리즘을 설명하기 위해 직렬 통합구조이거나 단독적으로 잡음제거기가 사용되는 경우에 음성의 통계적 모델에 기반한 기존의 잡음제거 방법에 대하여 소개한다. 이러한 잡음제거 기법에서는 음성 통계모델에 기반한 SAP를 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 파라미터로 적용한다 ⑻.

가설 설정

  • 여기서 잡음신호 0宜4）는음성신호인 sG,/c）와통계적으로 독립이라고 가정한다. 음성과 잡음신호가 복소가 우시안 분포를 따른다는 가정에서 辺 와4의 확률밀도 함수는 다음과 같다 [61.
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참고문헌 (15)

  1. H. Puder and P. Dreiseitel, “Implementation of a hands-free car phone with echo cancellation and noise-dependent loss control,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 6, pp. 3622-3625, 2000 

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  4. S. J. Park, C. G. Cho, C. Lee, and D. H. Youn, “Integrated echo and noise canceler for hands-free applications,” IEEE Trans. on Circuits and Systems II, vol. 49, issue 3, pp. 186-195, 2002 

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  11. J.-H. Chang, H. G. Kim, and S. Kim, "Residual echo reduction based on MMSE estimator in acoustic echo canceller," IEICE Electronic Express, vol. 4, no. 24, pp. 762-767, 2007 

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  13. I. Cohen and B. Berdugo, “Noise estimation by minima con-trolled recursive averaging for robust speech enhancement,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 1, pp. 12-15, 2002 

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  14. A model for room acoustics, http://2pi.us/rir.html, 2003 

  15. S. Y. Lee and N. S. Kim, "A statistical model based residual echo suppression," IEEE Signal Processing Letters, vol. 14, no. 10, pp. 758-761, 2007 

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