In this thesis, a robust LPC vocoder system that can be operated in any environment is studied. In computing linear prediction coefficients representing the vocal tract, the effect of additive noise in the input speech is first removed by an autocorrelation subtraction method. In this method the noise autocorrelation is obtained or updated during nonspeech activity, assuming that noise is stationary. According to computer simulation results, when signal-to-noise ratio (SNR) of the input speech ranges from 0 to 10 dB, a performance improvement of about 5 dB can be gained by using this method. The proposed method is computationally very efficient and requires small storage area. Implementation of the proposed scheme in an LPC vocoder hardware that uses AMD 2903 bit-slice chips is also considered.
본 논문에서는 주위의 잡음에 영향이 적은 LPC vocoder system에 관하여 연구하였다. 이 system 에서는 성도를 나타내는 선형 예측 계수를 계산하는데 있어서 입력 음성 신호에의 가신 잡음의 영향을 상관 계수 감산의 방법에 의하여 제거한다. 이 방법에서 잡음의 상관 계수는 음성 신호가 없을 때 얻으며 잡음은 stationary 하다고 가정한다. Computer simulation 의 결과에 의하면 입력 신호의 신호 대 잡음 비가 0 dB 에서 10dB 사이에 있을 때 약 5 dB 가량의 개선이 이루어진다. 이 방법은 종래의 다른 방법에 비하여 계산이 매우 적으며 필요한 기억 소자의 양도 상당히 줄어든다. 또한, AMD 2903 bitslice 를 이용하여 제작한 LPC vocoder hardware 에의 implementation 에 관하여서 간단히 고찰하였다.
