문턱값 검출에 기반한 잡음차감 위너필터 알고리즘 (A Wiener Filter Algorithm of Noise Subtraction Based on Threshold Detection)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 13권 / 7호 / 51 ~ 56페이지
· 저자명 : 최재승

초록

최근 음성인식 시스템의 성능 향상은 많이 개선되었지만 아직도 잡음과 같은 문제로 인하여 문제점이 나타나고 있다. 음성인식 시스템에 있어서의 잡음 문제를 해결함으로써 인식 성능을 향상할 목적으로 본 논문에서는 음성인식 시스템의 개선을 위하여 위너필터를 사용한 잡음 차감 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 각 프레임에서 문턱값을 검출한 후에 비묵음 구간과 묵음 구간을 식별한다. 각 프레임에 대해서 비묵음 구간에서는 위너필터법에 의한 잡음 차감법을 실시하며, 묵음 구간에 대해서는 스펙트럼 평활화와 일반적인 잡음 차감법을 적용한다. 본 실험에서는 스펙트럴 왜곡법을 사용하여 본 알고리즘이 전반적으로 유효하다는 것을 백색잡음에 대하여 확인한다. 실험으로부터 백색잡음에 대하여 기존의 위너필터법의 스펙트럴 왜곡률(SD) 값과 비교하여 1.46dB, 0.41dB, 0.37dB의 출력 SD가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

영어초록

Recently, the performance of the speech recognition system is improved but there are some problems due to noises in speech. Therefore, this paper proposes a noise subtraction algorithm using Wiener filter to improve the recognition performance by resolving the noisy problem in speech recognition system. The proposed algorithm first detects a threshold value, then discriminates non-silence sections and silence sections, at the frames. And the proposed algorithm implements the noise subtraction method using Wiener filter for the non-silence sections, and implements the noise subtraction method using a spectral smoothing and general noise subtraction the silence sections, at each frame. Based on measuring the spectral distortion (SD) measure, experiments confirm that the proposed algorithm is effective for the speech by contaminated white noise. From the experiments, the improvement in the output SD values was 1.46dB, 0.41dB and 0.37dB better for white noise compared with SD values of conventional Wiener filter, respectively.

참고자료

· 없음