[음성처리]주파수 차감법& 끝점 검출

소개글

주파수 차감법을 이용해 잡음을 제거한후, 영교차율과 에너지를 이용하여 음성의 음성구간을 검출하는 결과보고서

목차

1.서론

2.이론적 배경

3.실험결과

4.결론 및 토의

본문내용

주파수 차감법을 이용한 잡음 제거와 에너지와 영교차율을 이용한 음성 구간과 묵음 구간의 제거에 대해 이론적으로 확인을 하고 실제 구현을 했다.
실제 주파수 차감법을 이용한 잡음 제거는 잡음이 일정하게 영향을 끼치고 있다는 전제하에서 실제 음성이 나오지 않고 순수한 잡음이 있는 음성의 처음 몇 프레임에 대해 주파수 영역에서의 값들의 평균 값으로 잡음을 추정한다. 그러나 실제 이 추정된 잡음값은추정된 잡음의 불확실성과 잡음이 신호보다 커서 묻히는 경우들의 보정이 필요하다. 따라서 단순히 주파수 영역에서 잡음이 추가된 신호에서 추정된 잡음 값을 단순히 빼면 안 되고, 추정된 잡음의 불확실성을 보정해 주기 위해 각 주파수와 SNR정도에 따라잡음 weight한 값(over-subtraction factor)을 잡음에 곱하여 빼주고 실제 이 계산된 값이 음수인 경우 잡음이 원래 신호보다 커서 원래 신호를 추정할 수 없을 경우를 위해 일정한 값(flooring factor)을 잡음에 곱해 잡음 환경을 제거해 주었다. 실제 over-subtraction factor가 커질수록 잡음이 제거되고 어느 값 이상일 경우에는 잡음을 제거한 신호의 크기가 원래의 것보다 작아지는 것을 확인할 수 있었다. flooring factor는 그 값이 커질수록 잡음이 추가되고 0에 가까운 값일 수록 잡음이 거의 없는 신호가 되는 것을 확인할 수 있었다.
묵음 구간과 음성 구간의 구분의 경우에는 에너지 신호가 음성 구간에서 크다는 점을 이용하여 구분할 수 있고 마찰음이나 파열음의 경우 에너지가 잡아서 구분하기 힘드나 영교차율이 크다는 점을 이용하여 에너지에 의한 구분을 보정할 수 있었다. 실제 에너지의 문턱치의 값이 작은 편이어서 에너지만으로는 정확한 구간을 구분하기 힘들다는 문제점이 있었다. 그래서 에너지로 구한 구간의 전, 후에서 영 교차율을 이용하여 정확하게 음성 구간과 묵음 구간을 보정할 수 있었다.

참고 자료

없음