In this thesis, we suggest a speech enhancement technique for abrupt noise corrupting speech. Speech quality is improved by removing abrupt noise intervals firstly and then replacing the gaps with appropriate estimates of the prior and posterior speech signal. For improvement of noise detection, we propose the difference residual detective signal which is computed by subtracting the residual signal from modified residual one by using previous frame’s LP coefficients. The threshold detects large pulses in the detective signal. The UVS information of four frames around the detected abrupt noise position is utilized to prevent errors such as plosive speech-to-abrupt noise misclassification. The abrupt noise duration is estimated by the spectral difference between two frames which are 20 msec apart. After removing estimated noise intervals, we applied both one-sided and two-sided linear predictive restoration. To prove the validity of our algorithms, we carry out the detection error tests, the LPC spectral distortion test as the objective test and the PESQ test as the subjective one. Also the recognition test is executed and the results show that the speech quality is fairly well improved.
본 논문에서는 돌발잡음이 섞인 음성신호의 음질을 향상시키기 위한 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 기본적으로 음성중간에 섞인 돌발잡음을 검출, 제거하고 나서 잡음구간 이전 또는 이전과 이후의 음성신호를 이용하여 복원하여 음질향상을 얻는 것이다. 돌발잡음의 검출 향상을 위해 잔차신호와 이전프레임의 선형예측계수로 구한 잔차신호의 차분값을 이용한 검출신호를 제안하였다. 그리고 검출위치를 중심으로 4개 프레임의 UVS 정보를 이용하여 파열음 같이 돌발잡음 특성을 나타내서 잡음으로 검출된 음성신호를 걸러내어 오류잡음검출 에러율을 약 3% 줄일 수 있었다. 돌발잡음구간은 두 프레임 떨어진 스펙트럼 에너지의 차이의 변화율을 이용하여 추정하여 제거하였다. 제거구간 이전과 이전 이후의 음성신호를 이용한 선형예측합성방법을 통해 제거구간을 복원하였다.
돌발잡음 검출 정도를 평가하기 위해 제안한 검출신호와 미분검출신호, 잔차검출신호 그리고 이전프레임의 선형예측계수를 이용한 수정된 잔차검출신호와의 검출 에러율을 비교하여 제안한 검출신호에서 낮은 검출에러율을 확인하였다. 그리고 돌발잡음 제거를 통한 음질향상 정도를 알아보기 위해서 객관적 평가로 LPC 스펙트럼 왜곡과 주관적 평가로 PESQ 측정을 통해 보다 향상된 음질을 얻었음을 확인하였다. 또한 돌발잡음제거 후 음성정보 손실 보상 효과는 음성인식 실험을 통해 인식률 증가로 확인하였다.
