음성처리 : Spectral Subtraction

소개

음성처리에서 주변 잡음을 제거한 신호를 재생하기 위한 알고리즘에 대해 설명하고 분석

목차

1. Spectral Subtraction의 정의
2. Spectral Subtraction의 방법
3. Spectral Subtraction의 분석
4. Oversubtraction을 적용한 Spectral Subtraction 방법
5. Oversubtraction을 적용한 Spectral Subtraction의 분석
6. Multi-Band Spectral Subtraction

본문내용

● Spectral Subtraction의 정의
Spectral Subtraction algorithm은 noise 변형을 위해 제안한 최초의 algorithm이다. 이 algorithm은 다른 algorithm보다 더 많이 변형된다. 이것은 간단한 원리에 기초하고 있다. 부가적인 noise를 가정하면, noise가 포함된 speech spectrum에서 noise spectrum을 뺌으로써 추정된 clean signal spectrum을 얻을 수 있다. noise spectrum은 신호가 없는 기간 동안 추정되고 업데이트 된다. 이 가정은 noise가 정지하거나 천천히 변하는 과정으로 만들고 noise spectrum이 업데이트 하는 동안 바뀌지 않도록 한다. 그 신호는 noise signal의 위상을 사용하여 개선된 signal spectrum을 inverse discrete Fourier transform으로 계산하여 얻어진다. 이 algorithm은 오직 Forward와 inverse Fourier transform을 포함함으로써 간단히 계산된다. 즉, 간단한 뺄셈 과정으로 값을 구할 수 있다. speech distortion을 피하기 위해 조심스러운 뺄셈 과정을 필요로 한다. 만약 아주 많이 감산이 된다면, 그 때 약간의 speech 정보가 제거될 가능성이 있다. 그런데 너무 적게 감산이 된다면, 그때 간섭하는 많은 noise가 남게 된다. 이러한 문제점을 완화시키고 제거하는 많은 방법이 제안되었고, 대부분의 speech distortion은 spectral Subtraction process에 의해 소개 되었다.

참고자료

· 없음