음성강조를 위한 동시 마스킹 효과를 사용한 청각 필터링 알고리즘

최재승

doi:10.14801/jkiit.2018.16.5.23

주제분류

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저널정보

한국정보기술학회
한국정보기술학회논문지 학술저널
한국정보기술학회논문지 제16권 제5호(JKIIT, Vol.16, No.5)
2018.5 23 - 28 (6page)
DOI : 10.14801/jkiit.2018.16.5.23

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최재승 (신라대학교)

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음성신호처리 분야에서 인간의 청각 시스템은 잡음이 많은 환경에서도 우수한 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 청각의 마스킹 효과를 주파수 영역에서 적용하여, 잡음을 억제하여 음성을 강조하는 동시 마스킹에 의한 청각 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 상호억제 필터에 의한 청각 마스킹 모델, 스펙트럼 평활화 필터, MFCC 특징벡터를 적용함으로써 음성을 강조한다. 제안한 알고리즘은 주파수 영역의 스펙트럼을 강조함으로써 음성의 명료도를 향상시킨다. 실험의 성능 평가에는 Aurora2 음성 데이터베이스가 사용되며, 잡음환경으로는 백색 가우시안 잡음 및 자동차 잡음으로 오염된 음성신호와 5 종류의 SNR을 사용하여 실험을 수행한다. 실험 결과, 기존 방법과 비교하여 백색 가우시안 잡음에 대하여는 최대 5.3dB, 자동차 잡음에 대해서는 최대 4.9dB의 SNR이 향상되었다.

In the field of speech signal processing, human auditory system excellently performs even in various noisy environments. This paper proposes an auditory filtering algorithm using simultaneous masking effect that enhances speech signal and reduces noise signal, by applying the masking effect of auditory system in frequency domain. The proposed algorithm enhances the speech signal by applying an auditory masking model using lateral inhibition filter, a spectrum smoothing filter, and MFCC feature vector. The proposed algorithm improves the intelligibility of the speech signal by enhancing the frequency domain spectrum. Aurora2 speech database is used for the performance evaluation of this experiment. Experiments are performed using five types of SNRs using noisy speech signals contaminated by white Gaussian noise and car noise. Experimental results show that segmental SNRs are improved by 5.3dB for white Gaussian noise and 4.9dB for car noise compared with conventional method.

#human auditory system #masking effect #lateral inhibition filter #speech enhancement #noise reduction