모폴로지 특성 분석 방법을 이용한 충돌성 잡음 제거 기법 (An Impact Noise Suppression Method Using Morphological Component Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 16권 / 1호 / 111 ~ 117페이지
· 저자명 : 김학윤

초록

본 연구에서는 모폴로지 특성 분석 방법을 이용하여 충돌성 잡음이 섞인 음성으로부터 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 음성신호를 정상신호라고 가정하면, 충돌성 잡음은 음성 신호보다 그 지속시간이 매우 짧은 신호이다. 모폴로지 성분 분석은 두 종류의 신호가 혼합된 신호에 대해서 한쪽 신호만을 스파스 공간으로 하고, 다른 신호는 비스파스 공간으로 표현하는 두 종류의 기저계를 이용하여 신호를 분리하는 방법이다. 그러나 충돌성 잡음은 그 지속 시간만을 가지고 특정한 기저계로 정의하는 것은 불가능하다. 따라서 기저계를 변형하여 시작 시간이 다르고, 또한 지속 시간이 짧은 신호의 부분 공간을 복수개로 정의한 다음, 잡음을 근사화하고, 음성 신호는 DFT 기저계를 이용하여 근사화를 수행한다. 신호는 DFT 기저와 잡음 신호의 부분 공간에 관한 스파스 코스트 함수로 분해한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 여러 종류의 충돌성 잡음에 대하여 제안한 방법을 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

영어초록

In this paper, we propose a separation method using Morphological Component Analysis(MCA) for mixtures which consist of speeches and impact noises. We assume that the speech is stationary within a short period of time and the duration of the noises is shorter than the period. MCA is a separation method for signal mixtures using a pair of dictionary which can yield a sparse representation for signal but not appropriate for other. However, it is difficult for impact noises to define specific base because the only assumption of noises if that its durations are relatively short. Then, we represented impact noises with subspaces that consists of signals whose durations are restricted. Speeches are represented with DFT bases. Signals are separated by imposing a cost function of sparsity on coefficients of DFT and choice of subspace for noises. In a computer based simulation, we demonstrate the noise reduction capability of the proposed method for various impact noises.

참고자료

· 없음