In this thesis two methods of frequency-weighted linear predictive coding are studied. In the first method, input speech is first frequency-weighted, and then analyzed by the linear prediction method. In the second method linear prediction of speech has been done by the frequency-weighted block least-mean-square adaptive digital filtering (LMS ADF) method. In both methods, if the input speech is noisy, we use the spectral subtraction method to enhance it. For frequency weighting we use three weighting curves, C-message, Flanagan weighting, and modified articulation index weighting curves. Their common characteristic is that the second formant frequency region is more weighted than other region. According to the computer simulation result, with the method the second formant region can be represented more closely than other region. When we use an ADF for linear prediction, the residual signal is not white in the frequency domain. Consequently, the use of pulses or random noise to excite the synthesis filter formed by the ADF coefficients does not result good quality of synthetic speech. In order to improve the synthetic speech quality we use the RELP coding approach in which we transmit residual signal as the excitation signal. For residual coding we use a 2-bit APCM. The effectiveness of noisy speech enhancement has been measured by the LPC spectral distance measure. According to the results, when the SNR of the input speech ranges from 0 to 10 dB, a performance improvement of about 5 dB can be gained.
본 논문에서는 두가지 방법의 frequency-weighting 에 의한 음성의 선형 예측 부호화에 대하여 연구하였다. 첫번째는 입력음성신호에 frequency weight를 가하여 선형 예측 부호화 하였다. 두번째 방법에서는 frequency-weighted block LMS ADF에 의한 음성의 선형 예측 부호화에 대하여 연구 하였다. 두방법에 있어 잡음이 섞인 음성의 음질 향상을 위하여 spectral subtraction 방법을 사용하였다. Frequency-weight 에는 C-message curve, Flanagan weighting curve 그리고 modified articulation index weighting curve를 사용하였다. 이들 세가지 weighting curve들은 공통적으로 음성의 second formant 부분을 강조하는 특성을 갖고 있다. 제시된 방법들의 효과를 보기 위하여 computer simulation 을 행하였는데, 결과에 따르면 음성의 second formant 부분이 더 정확히 나타남을 확인할 수 있었다. Adaptive digital filtering (ADF)에 의하여 선형예측을 하였을 경우에는 residual 신호가 주파수 영역에서 white 하지 않았다. 따라서 ADF 계수를 가지고 구성한 합성 filter에 pulse 또는 random noise를 여기시켜 얻는 음성합성 방식으로서는 좋은 합성음질을 얻을 수 없었다. 음질을 향상시키기 위하여 residual 신호를 전송하는 Residual Excited Linear Predictive (RELP) 방법을 시도하였는데 residual signal의 coding 방법으로는 APCM으로 2 bit coding을 하였다. 잡음의 음질향상 결과는 LPC spectra 및 spectral distance measure를 사용하여 얻었는데 입력신호의 신호 대 잡음 비가 0 dB에서 10 dB 사이에 있을때 약 5 dB 가량의 개선이 이루어진다.
