다중대역 전처리와 웨이블릿 분해를 이용한 확률모델 기반 음성검출 방법 = Statistical Model-based VAD Algorithm employing Multi-band Preprocessing and Wavelet Decomposition
저자
발행사항
서울 : 고려대학교 대학원, 2009
학위논문사항
학위논문(박사)-- 고려대학교 대학원 : 전자정보공학과 신호처리및통신공학전공 2009. 2
발행연도
2009
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
x, 119 p. : 삽도 ; 26 cm.
일반주기명
단면인쇄임
지도교수: 안상식
참고문헌 : p. 108-115
DOI식별코드
소장기관
음성검출은 음성향상, 음성인식, 휴대전화, VoIP와 같은 대부분의 음성 시스템에서 필수적으로 적용되는, 음성과 잡음을 구분하기 위한 음성 신호처리 방법이다. 음성을 주고받는 통신시스템의 경우 전송되는 데이터의 양을 줄여서 전송채널의 효율을 높이기 위해서 필요하며, 음성인식이나 음성향상의 경우 음성의 시작과 끝을 검출하거나 잡음추정 과정에 도움을 받기 위해서 필요하다. 이런 응용분야에 사용할 목적으로, 본 논문에서는 비정적인 잡음환경에서도 효과적인 다중대역 전처리와 웨이블릿 분해를 이용한 확률모델 기반 음성검출 방법을 제안한다.
웨이블릿의 다양한 시간-주파수 해상도는 비정적인 신호의 분석에 매우 효율적이며, Fourier 방법보다 계수들이 빠르게 0으로 수렴하고, 단순한 필터뱅크 구조로 구현이 가능하기 때문에 디지털 신호처리에 적합하다. 그래서, 본 논문에서는 웨이블릿 중 음성에 가장 적합한 Perceptual 웨이블릿 분해 방법을 사용하여 신호를 분석한다.
먼저, 잡음 섞인 신호에 Perceptual 웨이블릿 기반 다중대역 파워 차감법을 수행하여 잡음을 제거하며, 이 과정에서 파워가 작은 유성음이나 무성음이 제거되는 기존 방법의 문제점을 개선한 과차감 인자 선택방법을 제안한다. 잡음이 제거된 신호의 잔여잡음의 제거 및 뮤지컬 잡음의 발생을 억제하기 위해 신호를 무성음/유성음/잡음으로 구분하여, 각 특성에 맞는 웨이블릿 Shrinkage를 적용한다. 그리고, 이와 같은 음성향상 과정을 다중대역 전처리 과정이라고 정의한다.
그리고, 다중대역 전처리 후 정합필터를 적용하여 SNR을 개선하고, 확률모델을 기반으로 하는 LLR 음성검출 결정식에 적용한다. 이 과정에서, 적응 문턱값 갱신방법을 제안하여 문턱값이 잡음의 변화를 잘 쫓아갈 수 있도록 한다. 또한, 잡음추정 과정에 적응 망각계수 선택 방법을 제안하여 잡음추정의 성능을 향상시키고, 제안한 음성검출 알고리즘이 비정적인 환경에서도 높은 신뢰도를 가질 수 있도록 한다.
이와 같이 다중대역 전처리 과정을 통한 잡음제거, 정합필터를 활용한 SNR을 개선, 확률모델 기반 결정식, 적응 문턱값 갱신, 적응 망각계수를 적용한 잡음추정과 같은 여러 기법들이 적용된 새로운 음성검출 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안한 알고리즘이 비정적인 환경에서도 효과적인 성능을 보이는지 검증하기 위해서, 다양한 잡음과 여러 SNR 환경에서 컴퓨터 실험을 수행하고, 상용화되거나 이미 제안된 여러 방법들과 비교 분석한다.
This paper presents a new statistical model-based VAD algorithm employing wavelet packet decomposition and multi-band preprocessing to improve the performance in non-stationary environments. Due to the efficient time-frequency localization and the multi-resolution characteristics, wavelet transforms are quite suitable for processing non-stationary signals such as speech. We first employ perceptual wavelet packets decomposition to effectively localize the energy in frequency space, use multi-band power subtraction and apply wavelet shrinkage to reduce musical noise and residual noise, respectively. Then we employ matched filtering to enhance the signal to noise ratio. To improve the performance furthermore and noticing that fixed threshold cannot follow fluctuations of time varying noise power, we propose a statistical model-based VAD algorithm in wavelet domain with an adaptive threshold. Finally, we perform extensive computer simulations and compare them with those of reported algorithms to demonstrate performance improvement of the proposed algorithm under wide SNR range and various noise environments.
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