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[국내논문] 음성존재확률을 이용한 행렬식 기반 2채널 잡음제거기법
Determinant-based two-channel noise reduction method using speech presence probability 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.26 no.5, 2022년, pp.649 - 655  

박진욱 (School of the Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) ,  홍정표 (Department of Information and Communication Engineering, Changwon National University)

초록
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본 논문에서는 음성존재확률을 활용한 2채널 입력신호 상관행렬의 행렬식 기반 잡음제거 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 음성존재확률을 이용해 기존의 행렬식 기반 2채널 잡음제거 기법의 위너 필터 이득을 음성과 잡음구간에 따라 적응적으로 조절함으로써 잡음제거 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 제안한 기법은 잡음 종류, 반향 조건, 신호대잡음비, 잡음원의 개수와 방향이 다양한 모의 환경에서 객관적 평가 방법을 통해 평가되었다. 실험 결과는 대부분의 실험환경에서 행렬식 기반의 기법들이 위상차를 기반으로 한 기법들보다 성능이 우수했고 특히 제안한 음성존재확률을 이용한 행렬식 기반 잡음제거기법이 음성 신호 왜곡을 최소화하면서 가장 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a determinant-based two-channel noise reduction method which utilizes speech presence probability (SPP) is proposed. The proposed method improves noise reduction performance from the conventional determinant-based two-channel noise reduction method in [7] by applying SPP to the Wiener...

주제어

#잡음제거   #행렬식   #음성 존재 확률   #2-채널  

표/그림 (5)

참고문헌 (13)

  1. P. C. Loizou, Speech Enhancement, Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2007. 

  2. O. Schwartz, S. Gannot, and E. A. P. Habets, "Multispeaker LCMV beamformer and postfilter for source separation and noise reduction," IEEE Transaction Audio Speech Language Processing, vol. 25, no. 5, pp. 940-951, May. 2017. 

  3. Y. Kubo, T. Nakatani, M. Delcroix, K. Kinoshita, and S. Araki, "Mask-based MVDR beamformer for noisy multisource environments: Introduction of time-varying spatial covariance model," in Proceeding of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Brighton, UK, pp. 6855-6859, 2019. 

  4. P. Rakesh, S. S. Priyanka, and T. K. Kumar, "Performance evaluation of beamforming techniques for speech Enhancement," in Fourth International Conference on Signal Processing Communication and Networking, Chennai, India, pp. 1-5, 2017. 

  5. J. Kim and M. Hahn, "Speech enhancement using a twostage network for an efficient boosting strategy," IEEE Signal Processing Letter, vol. 26, no. 5, pp. 770-774, May. 2019. 

  6. J. Lee and H. -G. Kang, "A joint learning algorithm for complex-valued T-F masks in deep Learning-based singlechannel speech enhancement systems," IEEE/ACM Transaction, vol. 27, no. 6, pp. 1098-1108, Jun. 2019. 

  7. D. Wang and J. Chen, "Supervised speech separation based on deep learning: An overview," IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 26, no. 10, pp. 1702-1726, Oct. 2018. 

    상세보기

  8. P. Aarabi and G. Shi, "Phase-based dual-microphone robust speech enhancement," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), vol. 34, no. 4, pp. 1763-1773, Aug. 2004. 

  9. S. M. Kim and H. K. Kim, "Direction-of-arrival based SNR estimation for dual-microphone speech enhancement," IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 22, no. 12, pp. 2207-2217, Dec. 2014. 

    상세보기

  10. J. Hong, S. Park, S. Jeong, and M. Hahn, "Dual-microphone noise reduction in car environments with determinant analysis of input correlation matrix," IEEE Sensors Journal, vol. 16, no. 9, pp. 3131-3140, May. 2016. 

    상세보기

  11. I. Cohen, "Optimal speech enhancement under signal presence uncertainty using log-spectral amplitude estimator," IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, no. 4, pp. 113-116, Apr. 2002. 

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  12. C. H. Taal, R. C. Hendriks, R. Heusdens, and J. Jensen, "A short-time objective intelligibility measure for timefrequency weighted noisy speech," in Proceeding of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Dallas, TX, USA, pp. 4214-4217, 2010. 

  13. S. Jeong and Y. Kim, "An Optimally-Modified Multichannel Wiener Filter Using Speech Presence Probability," Smart Media Journal, vol. 7, no. 3, pp. 9-15, Sep, 2018. 

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