KR100739905B1 - 소스 음성 신호에서 잡음을 억제하는 방법 및 잡음 억제기 - Google Patents

소스 음성 신호에서 잡음을 억제하는 방법 및 잡음 억제기 Download PDF

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스카이워크스 솔루션즈, 인코포레이티드
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Abstract

음성 소스 신호의 잡음을 억제하기 위한 잡음 억제기에 의해 사용된 방법은 음성 소스 신호에서 신호대 잡음 비 계산과 현 프레임 및 하나 이상의 이전 프레임에 기초하고 신호대 잡음 비에 따르는 음성 소스 신호의 현 프레임에 대한 배경 잡음 평가치 계산 및, 잡음 감소 음성 신호를 발생시키기 위해 현 프레임으로부터 배경 잡음 평가치 차감을 포함하며, 여기서 신호대 잡음 비 계산은 현 프레임에 대한 배경잡음 평가치와 독립적으로 수행된다. 본 방법은 신호대 잡음 비에 기초한 과 차감 변수 계산과, 신호대 잡음 비에 기초한 잡음 플로어 변수 계산을 포함하며, 여기에서 차감은 잡음이 줄어든 음성 신호를 발생시키기 위해 과 차감 변수와 잡음 플로어 변수를 이용한다.

Description

소스 음성 신호에서 잡음을 억제하는 방법 및 잡음 억제기{COMPUTATIONALLY EFFICIENT BACKGROUND NOISE SUPPRESSOR FOR SPEECH CODING AND SPEECH RECOGNITION}
본 발명은 통상적으로 음성 처리 분야에 속한다. 좀 더 엄밀하게, 본 발명은 음성 코딩 및 음성 인식을 위한 잡음 억제의 분야에 속한다.
현재 소스 신호로부터 배경 잡음을 줄이기 위한 몇 가지 접근법(이하 "잡음 억제")이 있다. 본 기술에 알려진 것처럼, 잡음 억제는 음성 코딩 및/또는 음성 인식 시스템의 성능을 개선하기 위한 중요한 특징이다. 잡음 억제는 수신 측에 있는 관계자가 송화자의 음성을 보다 잘 들을 수 있도록 배경 잡음을 억제하는 것, 음성 명료도의 개선, 반향 제거 성능의 개선, 자동 음성 인식("ASR")의 개선 등을 포함하는 다수의 이점을 제공한다.
스펙트럼 차감법은 공지되어 있는 잡음 억제를 위한 방법으로, 소스 신호 x(t)가 다음 식과 같이 깨끗한 음성 신호 s(t)와, 깨끗한 음성 신호와 서로 관련이 없는 고정된 잡음 신호 n(t)로 구성된다는 가정에 기초한다 :
Figure 112006041185403-pct00001
(식 1).
잡음 차감은 단시간 퓨리에 변환을 사용한 주파수 영역에서 처리된다. 잡음 신호는 순수 잡음으로 구성된 신호 부분으로부터 평가되는 것으로 추정된다. 따라서, 식 2와 같이, 단시간 깨끗한 음성 스펙트럼(short time clean speech spectrum)(
Figure 112006041185403-pct00002
)는 단시간 잡음 음성 스펙트럼(
Figure 112006041185403-pct00003
)으로부터 단시간 잡음 평가치(
Figure 112006041185403-pct00004
)를 차감함으로써 평가될 수 있다:
Figure 112006041185403-pct00005
(식 2)
잡음 감소 음성 신호(
Figure 112006041185403-pct00006
)는 소스 신호의 원래의 위상의 스펙트럼을 사용하여 재합성된다. 이러한 스펙트럼 차감의 단순한 형태는 잡음 평가치가 너무 낮거나 또는 너무 높을 경우, "흐르는 물(running water)" 효과 및 "음악적 잡음(musical noise)"과 같은 원하지 않는 신호의 왜곡을 야기한다. 평균 잡음 스펙트럼보다 많은 차감에 의해 음악적 잡음을 제거하는 것이 가능하다. 이것은 식 3과 같이 일반화된 스펙트럼의 차감("GSS") 방법을 유도한다:
Figure 112006041185403-pct00007
(식 3)
추가로, 음성의 평가가 음수인 것을 피하기 위해, 음수의 크기는 때때로 식 4와 같이 0 또는 스펙트럼으로 대체된다:
Figure 112006041185403-pct00008
(식 4)
매우 큰
Figure 112006041185403-pct00009
값을 사용하여 GSS로 원하지 않는 잡음을 효과적으로 억제하는 것이 가능하지만, 음성 소리는 약해지고 명료함을 잃게 될 것이다. 따라서 적절한 높은 명료도를 유지하면서 불필요한 잡음을 효과적으로 억제하는, 음성 코딩 및 음성 인식을 위한 계산 효율적인 배경 잡음 억제기가 당해 기술 분야에 꼭 필요하다.
본 발명은 음성 코딩 및 음성 인식을 위한 계산 효율적인 배경 잡음 억제 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 적절한 높은 명료도를 유지하면서 원하지 않는 잡음을 효과적으로 억제하는 효율적이고 정확한 잡음 억제기에 대한 당해 기술 분야의 요구를 달성한다.
일 측면에서, 소스 음성 신호에서 잡음을 억제하는 방법은 소스 음성 신호에서 신호대 잡음 비를 계산하는 단계와, 현 프레임과 하나 이상의 이전 프레임에 기초하고 신호대 잡음 비에 따라서 소스 음성 신호의 현 프레임에 대한 배경 잡음 평가치를 계산하는 단계를 포함하되, 신호대 잡음 비 계산이 현 프레임에 대한 배경 잡음 평가치로부터 독립하여 수행된다. 잡음 억제 방법은 잡음이 줄어든 음성 신호를 발생시키기 위해 소스 음성 신호로부터 배경 잡음 평가치를 차감하는 것을 포함한다.
다른 측면에서, 잡음 억제 방법은 음성 영역보다 잡음 영역에 대해 빠른 비율로 배경 잡음 평가를 경신하는 단계를 더 포함한다. 이로써, 잡음 영역 및 음성 영역은 신호대 잡음 비에 기초하여 식별 및/또는 분류될 수 있다.
또 다른 면에서, 잡음 억제 방법은 신호대 잡음 비에 기초한 과 차감변수를 계산하는 단계를 더 포함하며, 여기에서 과 차감 변수는 잡음이 없는 신호에서 왜곡을 줄이도록 형성된다. 이러한 특별한 실시 예에 따라, 과 차감 변수는 0 에 가깝게 낮아질 수 있다.
또한, 다른 면에서, 잡음 억제 방법은 신호대 잡음 비에 기초한 잡음-플로어 변수를 계산하는 단계를 더 포함하며, 여기에서 잡음-플로어 변수는 잡음 변동, 배경 잡음 레벨 및 음악 잡음을 줄이도록 구성된다.
다른 면을 따르면, 시스템, 장치 및 컴퓨터 소프트웨어 제품 또는 상기 기술에 따른 잡음 억제를 위한 매체가 제공된다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 현저히 개선된 잡음 감소 신호를 발생시키기 위해 본 발명의 배경 잡음 제거기는 소스 신호에 존재하는 배경 잡음의 현저하게 개선된 평가치를 제공하고, 그것에 의해서 계산 효율적인 방식으로 수많은 문제점을 극복하게 된다. 본 발명의 다른 특징 및 이점은 후술되는 상세한 설명과 첨부되는 도면을 재검토하면 당업자에게 명백해 질 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 잡음 억제기를 도시한 순서도/블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 신호대 잡음 비의 함수로써 과 차감변수를 도시한 그래프.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 평균 신호대 잡음 비의 함수로써 잡음플로어 변수를 도시한 그래프.
본 발명은 음성 코딩 및 음성 인식을 위한 계산 효율적인 배경 잡음 억제 방법과 관계있다. 후술되는 설명은 본 발명의 실시에 대한 특정 정보를 포함한다. 당업자는 본 발명이 본 적용에서 특정하게 언급된 것과 다른 방식으로 수행될 수 있 다는 것을 알 수 있을 것이다. 더욱이, 본 발명의 특정한 세부 사항들은 본 발명을 불분명하게 하지 않기 위해 언급되지 않는다. 본 명세서에서 설명되지 않은 특정한 세부 사항은 당업자의 지식 범위 안에 있다.
본 명세서의 도면과 첨부되는 상세한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 실시 예에 관한 것이다. 간결함을 유지하기 위해, 본 발명의 원리를 이용하는 본 발명의 다른 실시예는 본 명세서에서 특정하게 설명되지 않으며 본 도면에 의해 특정하게 예시되지 않는다.
도 1과 관련하여, 본 발명의 일 실시예를 따른 배경 잡음 억제 방법 및 시스템의 본보기를 예시하는 순서도/블록도(100)가 도시된다. 당업자에게도 명백한 몇몇 세부 사항 및 특징들은 도 1의 순서도/블록도(100)에서 제외되었다. 예를 들어, 한 단계 또는 요소는 본 기술에서 알려진 것처럼 하나 또는 그 이상의 하부 단계들 또는 하부 요소들을 포함할 수도 있다. 순서도/블록도(100)에서 도시된 단계 또는 요소(102 - 114)는 본 발명의 일 실시예를 설명하는데 충분하지만, 본 발명의 다른 실시예는 순서도/블록도(100)에 도시된 것과 다른 단계 또는 요소를 활용할 수도 있다.
하기에 설명되는 것처럼, 순서도/블록도(100)에 묘사된 방법은 소스 신호에 존재하는 배경 잡음의 감소 및/또는 억제가 요구되는 다수의 애플리케이션에서 활용될 것이다. 예를 들어, 본 발명의 배경 잡음 억제 방법은 음성 코딩 및 음성 인식에 사용하기에 적합하다. 또한, 하기에 설명되는 것처럼, 순서도/블록도(100)에 의해 도시된 방법은 계산 효율적인 방식에서 통상의 잡음 억제 기술과 관련된 많은 문제점을 극복한다.
예를 들면, 순서도/블록도(100)에 의해 도시된 방법은 소스 신호("X(m)") (116)에 존재하는 배경 잡음을 감소 및/또는 억제하여 잡음이 감소된 신호 ("S(m)")(120)를 발생시키기 위해 이동 전화와 같은 전화 장치에서 작동하는 프로세서로 실행하는, 소프트웨어 매체로 구현될 수도 있다.
단계 또는 요소(102)에서, 소스 신호(X(m))(116)은 주파수 영역으로 변환된다. 본 발명의 일 실시예를 따르면, 소스 신호(X(m))(116)는 8 kHz의 샘플링 레이트를 가지며, 예를 들어 50% 정도 겹쳐서, 16 ms 프레임으로 처리된다고 가정한다. 소스 신호(X(m))(116)는 신호(│X(m)│)(118)를 발생시키키 위해, 128 샘플의 프레임에 해밍 윈도우를 적용하여 주파수 영역으로 변환되고 그 다음에 128 포인트 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 계산한다. 실제 신호의 주파수 영역 대칭을 이용하면, 128 포인트의 FFT를 묘사하는데 신호(│X(m)│)(118)중의 65 포인트로 충분하다. 그 다음에 신호(│X(m)│)(118)는 반복적인 신호대 잡음 비(SNR) 평가 단계 또는 요소(104), 잡음 평가 단계 또는 요소(110) 및 잡음 제거 단계 또는 요소(112)에 제공된다.
단계 또는 요소(104)에서, 소스 신호(X(m))(116)의 반복적인 SNR은 식 5와 같이 이전 프레임으로부터의 정보를 취하고 현재 프레임에 대한 잡음 평가치와는 독립적인 반복적인 SNR 계산 결과를 이용하여 평가된다.
Figure 112006041185403-pct00010
(식5)
평활 파라미터(
Figure 112006041185403-pct00011
)는 SNR 평가치에 적용된 시간 평균을 제어한다. 다음과 같이 종래의 SNR 계산과 달리 주어진다.
Figure 112006041185403-pct00012
(식 6)
식 5를 따르는 SNR 계산은 현 프레임의 잡음 평가치(
Figure 112006041185403-pct00013
)에 의존하지 않으며, 이전의 프레임의 개선된 또는 잡음 감소된 신호(
Figure 112006041185403-pct00014
)에도 의존하지 않는데, 이 신호는 식 6에 따라 종래 SNR 계산에 의해 요구되는 현 프레임의 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00015
) 및 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00016
)를 포함하는 복수의 차감 변수의 함수이다. 대신에, 식 5에 의해 주어진 전형적인 SNR 계산은 이전의 두 프레임과 현재 및 이전 프레임의 원래의 소스 신호로부터의 잡음 평가치에 기초하며, 현 프레임의 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00017
,
Figure 112006041185403-pct00018
)의 값에 의존하지 않는다. 따라서, 단계 또는 요소(104) 동안에 수행되는 반복적인 SNR 평가는 현 프레임의 잡음 평가치에 의존하지 않는다.
도 1에 도시된 것처럼, 단계 또는 요소(104) 동안에 평가된 SNR 은 단계 또는 요소(106) 동안에 잡음 경신 변수(
Figure 112006041185403-pct00019
)의 값, 단계 또는 요소(108) 동안의 과차감 변수 및 잡음 플로어(noise floor) 변수(
Figure 112006041185403-pct00020
)를 결정하는데 이용된다.
단계 또는 요소(106)에서, 잡음 평가치가 단계 또는 요소(110) 동안에 적응되는 비율을 제어하는 잡음 경신 변수(noise update parameter)(
Figure 112006041185403-pct00021
)는 예를 들어 단계 또는 요소(104) 동안에 계산된 SNR 평가치에 기초한 잡음 영역과 음성 영역에 대해, 다른 값을 사용하여, 다른 비율로 경신된다. 잡음 경신 변수(
Figure 112006041185403-pct00022
)가 1에 가까 울수록 적응률은 느려진다. 잡음 경신 변수(
Figure 112006041185403-pct00023
)가 1과 같아질 경우, 잡음 적응은 전혀 없게 된다. 만일
Figure 112006041185403-pct00024
< 0.5 이면, 잡음 적응 비율은 매우 빠를 것으로 생각된다. 본 발명의 일 실시예를 따르면, 잡음 경신 변수(
Figure 112006041185403-pct00025
)는 두 값 중의 하나로 추정되며, 잡음 평가치가 하기에 언급된 것처럼, 음성 영역보다 빠른 비율로 잡음 영역에 대해 경신되도록 현 프레임의 평균 SNR에 기초하여 각 프레임에 적응된다.
이 방식에서 잡음 경신 변수(
Figure 112006041185403-pct00026
) 계산은 대부분의 시끄러운 환경들이 정지되어 있지 않다는 점을 고려해야 하며, 변화하는 잡음 레벨과 특징에 적응하기 위해 가능한 한 자주 잡음 평가치를 경신하는 것이 바람직하다. 만일 잡음 평가치가 잡음 단일 영역 동안에 경신되면, 알고리즘은 배경 잡음 레벨에서의 조용한 환경으로부터 시끄러운 환경으로 이동 및 그 역의 경우, 등등과 같은 갑작스런 변화에 빠르게 적응하지 못한다. 이와 반대로, 잡음 평가치가 계속해서 경신되면, 잡음 평가치는 음성 영역 동안의 음성을 향해 수렴되기 시작하여 음성 정보를 제거하거나 흐리게 할 수 있다. 잡음 영역과 음성 영역에 대해 상이한 잡음 평가치 경신 비율을 채택함으로써, 본 발명에 따른 잡음 평가치 계산 기술은 음성 내용을 흐리게 하거나 불쾌한 음질의 도입 없이 잡음 평가치를 지속적이고 정확하게 경신하는 효과적인 접근법을 제공한다.
위에서 언급된 것처럼, 잡음 평가치는 다른 주파수 전역에서의 평균 SNR 평가치에 기초하여 두 개의 다른 비율로 음성 및 비 음성 영역 동안 모두에서 매번 새로운 프레임으로 연속적으로 경신된다. 이러한 접근법의 다른 이점은 이 알고리 즘이 잡음 평가치를 적절하게 경신하기 위해서 명백한 음성/비 음성 분류를 요구하지 않는다는 것이다. 그 대신, 음성 및 비 음성 영역은 현 프레임의 모든 주파수 전역에 걸친 평균 SNR 평가치에 기초해서 분류된다. 따라서, 잡음 환경에서의 값 비싸고 잘못된 음성/비 음성 분류가 회피되고, 계산 효율은 현저하게 개선된다.
단계 또는 요소(108)에서, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00027
) 및 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00028
)는 단계 또는 요소(104) 동안에 계산된 SNR 평가치에 기초하여 계산된다. 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00029
)는 나머지 잡음 최고치 또는 음악적 잡음 및 잡음이 없는 신호의 왜곡을 줄이는 것을 담당한다. 본 발명에 따르면, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00030
)의 값은 음악적 잡음 및 과다한 신호 왜곡 모두를 방지하기 위해 설정된다. 따라서, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00031
)의 값은 원치 않는 잡음을 감쇄시킬 정도로만 크면 된다. 예를 들어, 매우 큰 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00032
)를 사용하면 원치 않는 잡음을 충분히 감쇄시킬 수 있고 잡음 차감 과정에서 발생된 음악적 잡음을 억제할 수 있지만, 매우 큰 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00033
)는 음성 내용을 약하게 할 수 있고 음성의 명료도를 줄일 수도 있다.
통상적으로, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00034
)에 설정된 가장 작은 값은 1이며, 이것은 잡음 평가치가 시끄러운 음성으로부터 차감되었음을 나타낸다. 그러나, 본 발명에 따르면, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00035
)의 값은 0처럼 작은 값도 가질 수 있으며, 이것은 매우 깨끗한 음성 영역에서, 원래 음성으로부터 아무런 잡음 평가치도 차감되지 않았음을 나타낸다. 이러한 접근법은 본래의 신호 진폭을 보전하고, 깨끗한 음성 영역에서의 왜곡을 감소시킨다. 본 발명의 일 실시예를 따라, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00036
)는 도 2의 그래 프(200)에 도시된 것처럼 현 프레임의 SNR에 기초하여 각 프레임(m) 및 각 주파수 빈(k)에 대해 적응된다. 도 2에서, 직선(202)은 다음 식에 의해 규정된다;
Figure 112006041185403-pct00037
(식 7)
도 2에 도시된 것처럼, 예를 들어 수평 축에 의해 규정된 SNR이 15보다 큰 경우와 같이 매우 깨끗한 영역에서는 수직 축에 의해 규정된, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00038
)의 값이 1 보다 작을 수 있다.
잡음 플로어 변수(또는 스펙트럼의 플로어링 변수)(
Figure 112006041185403-pct00039
)는 잡음 변동의 양, 배경 잡음의 레벨 및 처리된 신호의 음악적 잡음을 제어한다. 증가된 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00040
) 값은 감지된 잡음 변동은 줄이지만 배경 잡음의 레벨은 증가시킨다. 본 발명에 따르면, 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00041
)는 SNR에 따라 변화한다. 높은 레벨의 배경 잡음에 대해서는 낮은 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00042
)가 이용되고, 낮은 시끄러운 신호에 대해서는 높은 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00043
)가 이용된다. 이러한 접근법은 고정된 잡음 플로어 또는 간단한 잡음이 감소된 신호에 적용되는 종래 기술과 큰 차이가 있다. 유리하게, 높은 주변 잡음 및/또는 고정된 잡음 플로어와 관련된 증가된 배경 잡음의 문제는 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00044
)가 SNR에 따라 변하는 본 발명의 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00045
) 계산 기술에 의해 회피될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00046
)는 도 3의 그래프(300)에 도시된 것처럼 현 프레임의 모든 65 주파수 빈(bin) 전역에 걸친 평균 SNR에 기초하여 각 프레임(m)에 적응된다. 도 3에서, 수직 축에 의해 규정된 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00047
)는 수평 축에 의해 규정된 평균 SNR의 함수이며, 다음 식으로 규정된다.
Figure 112006041185403-pct00048
(식 8)
도 3에 도시된 바와 같이, 예시적인 평균 SNR의 값 15는 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00049
)값 0.3에 대응한다.
단계 또는 요소(110)에서, 현 프레임에 대한 잡음 평가치(또는 "잡음 스펙트럼" 평가치)는 신호(│X(m)│)(118) 및 단계 또는 요소(106) 동안에 계산된 잡음 경신 변수(
Figure 112006041185403-pct00050
)에 기초해서 계산된다. 상기에 기술된 것처럼, 잡음 평가치는 일반적으로 현 프레임과 하나 또는 그 이상의 이전 프레임에 기초한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 잡음 억제의 초기화에서, 음성 신호의 처음 4 프레임은 오직 잡음 프레임만 포함한다는 가정 하에, 초기 잡음 스펙트럼 평가치는 소스 신호 (X(m))(116)의 처음 40ms로부터 계산된다. 잡음 스펙트럼은 평활화된 스펙트럼보다 실제 FFT 등급 스펙트럼으로부터 65 주파수 빈에 걸쳐 평가된다. 데이터의 초기 표본이 순수한 잡음 대신에 잡음으로 오염된 음성을 포함하는 경우, 잡음 평가치가 매 10ms 마다 경신되기 때문에 알고리즘은 올바른 잡음 평가치로 재빨리 회복된다.
앞서 언급된 것처럼, 잡음 평가를 경신할 때, 잡음 평가치는 주어진 식에 의해 비음성 영역 동안에서는 빠른 비율로, 음성 영역 동안에서는 느린 비율로 경신된다:
Figure 112006041185403-pct00051
(식 9)
본 발명의 일 실시예를 따르면, 잡음 경신 변수(
Figure 112006041185403-pct00052
)는 두 개 중 하나의 값으 로 추정되며 현 프레임의 평균 SNR에 기초하여 각 프레임에 적응된다. 예를 들어, 프레임이 음성을 포함한다고 간주되면, 잡음 평가치는 음성으로 구성된 현 프레임으로 느리게 경신되고,
Figure 112006041185403-pct00053
는 0.999로 설정된다. 프레임이 잡음으로 간주될 경우는, 잡음 평가치가 좀 더 빠르게 경신되고,
Figure 112006041185403-pct00054
는 0.8로 설정된다.
단계 또는 요소(112)에서, 잡음 감소 신호()를 발생시키기 위해 잡음 차감(또는 스펙트럼의 차감)은 신호(│X(m)│)(118), 단계 또는 요소(110) 동안에 계산된 잡음 평가치(
Figure 112006041185403-pct00056
), 단계 또는 요소(108) 동안에 계산된 과 차감 변수(α) 및 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00057
)를 이용하여 수행된다. 잡음 감소 신호는 다음과 같이 주어진다.
Figure 112006041185403-pct00058
(식 10)
과 차감이 특정 주파수에서의 크기가 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00059
) 아래로 되게 하면, 잡음 플로어 변수(
Figure 112006041185403-pct00060
)가 이 주파수에서의 크기를 대신할 것이다. 게다가, 깨끗한 음성 신호의 왜곡을 피하고 그 신호의 질을 보전하기 위해, 잡음 평가치는 높은 SNR 영역이 상기에 언급된 것처럼 검출될 때, 소스 신호(│X(m)│)(118)로부터 차감되지 않는다. 그 결과, 과 차감 변수(
Figure 112006041185403-pct00061
)의 최소값은 0이다.
단계 또는 요소(114)에서, 잡음 감소 신호(
Figure 112006041185403-pct00062
)는 역 FFT(IFFT) 및 잡음 감소 신호(S(m))(120)을 재구성하기 위한 오버랩 추가를 통해 시간 영역으로 역 변환된다.
본 발명의 배경 잡음 억제기는 현저하게 개선된 잡음 감소 신호를 발생시키 기 위해 소스 신호에 존재하는 배경 잡음의 현저히 개선된 평가치를 제공하며, 이에 의해 계산 효율적인 방식으로 많은 문제점을 해결한다. 상기에 언급된 것처럼, 본 발명의 배경 잡음 억제기는 빠르게 변화하는 잡음 특성에 적응하고, SNR을 개선하며, 깨끗한 음성의 질을 보전하고, 잡음 환경에서 음성 인식의 성능을 개선한다. 게다가, 본 발명의 배경 잡음 억제기는 음성 내용을 흐리게 하지 않고, 악음(musical tone)을 도입하거나 "흐르는 물" 효과를 도입한다.
본 발명의 전형적인 실시예의 상기 설명으로부터, 다양한 기술이 본 발명의 영역을 벗어남이 없이 본 발명의 개념을 구현하기 위해 이용될 수 있다는 것이 확실하다. 게다가, 본 발명이 특정 실시 예를 참고로 설명되었지만, 당업자는 본 발명의 사상과 범주를 벗어남이 없이 형태와 세부사항에서의 변화가 이뤄질 수 있다는 것을 깨닫게 될 것이다. 예를 들어, 프레임의 크기, 샘플의 수 및 잡음 평가 경신 비율이 상기에 설명된 전형적인 실시예에서 제공된 값으로부터 변화할 수 있다는 것이 확실하다. 서술된 전형적인 실시예는 모든 점에서 예시적인 것일 뿐 제한적이지 않은 것으로 간주되어야 한다. 본 발명은 여기에서 설명된 특정한 전형적인 실시예에 국한되지 않고, 본 발명의 영역으로부터 벗어남이 없이 많은 재조정, 수정, 차감이 가능하다는 것이 이해되어야만 한다.
그래서, 음성 코딩과 음성 인식을 위한 계산 효율적인 배경 잡음 억제기가 설명되었다.

Claims (26)

  1. 소스 음성신호에서 잡음을 억제하는 방법에 있어서,
    상기 소스 음성 신호의 신호대 잡음 비를 계산하는 단계와;
    현 프레임과 하나 이상의 이전 프레임에 기초하고 상기 신호대 잡음 비에 따라서 상기 소스 음성 신호의 현 프레임에 대한 배경 잡음 평가치를 계산하는 단계와;
    상기 신호대 잡음 비에 기초하여 과 차감 변수를 계산하는 단계와;
    상기 신호대 잡음 비에 기초하여 잡음 플로어 변수를 계산하는 단계와;
    잡음 감소 음성 신호를 발생시키기 위해 상기 과 차감 변수와 상기 잡음 플로어 변수에 기초하여 상기 소스 음성 신호로부터 상기 배경 잡음 평가치를 차감하는 단계를 포함하며,
    상기 신호대 잡음 비 계산 단계가 상기 현 프레임에 대한 상기 배경 잡음 평가치와 독립하여 수행되는, 잡음 억제 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    음성 영역보다 잡음 영역에 대해 더 빠른 비율로 상기 배경 잡음 평가치를 경신하는 단계를 더 포함하는 잡음 억제 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 잡음 영역과 상기 음성 영역은 상기 신호대 잡음 비에 기초하여 식별되는 잡음 억제 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 잡음이 없는 신호의 왜곡을 줄이도록 구성되는 잡음 억제 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 약 0인 잡음 억제 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 잡음 플로어 변수는 잡음 변동, 배경 잡음 레벨 및 음악적 잡음을 제어하도록 구성되는 잡음 억제 방법.
  7. 소스 음성 신호에서 잡음을 억제하는 잡음 억제기에 있어서,
    상기 소스 음성 신호의 신호대 잡음 비를 계산하는 제 1 요소와;
    현 프레임 및 하나 이상의 이전 프레임에 기초하고 상기 신호대 잡음 비에 따라서 상기 소스 음성 신호의 현 프레임에 대한 배경 잡음 평가치를 계산하는 제 2 요소와,
    상기 신호대 잡음 비에 기초하여 과 차감 변수를 계산하는 제 3 요소와;
    상기 신호대 잡음 비에 기초하여 잡음 플로어 변수를 계산하는 제 4 요소와;
    잡음 감소 음성 신호를 발생시키기 위해 상기 과 차감 변수 및 상기 잡음 플로어 변수에 기초하여 상기 소스 음성 신호로부터 상기 배경 잡음 평가치를 차감하는 제 5 요소를 포함하되,
    상기 제 1 요소는 상기 현 프레임에 대한 상기 배경 잡음 평가치와 독립하여 상기 신호대 잡음 비를 계산하는 잡음 억제기.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 배경 잡음 평가치는 음성 영역보다 잡음 영역에 대해 더 빠른 비율로 경신되는 잡음 억제기.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 잡음 영역 및 상기 음성 영역은 상기 신호대 잡음 비에 기초하여 식별되는 잡음 억제기.
  10. 제 7항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 잡음이 없는 신호의 왜곡을 줄이도록 구성되는 잡음 억제기.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 약 0인 잡음 억제기.
  12. 제 7항에 있어서,
    상기 잡음 플로어 변수는 잡음 변동, 배경 잡음 레벨 및 음악적 잡음을 줄이기 위해 구성되는 잡음 억제기.
  13. 소스 음성 신호에서 잡음을 억제하기 위해, 프로세서에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 포함하는 기록 매체에 있어서,
    컴퓨터 소프트웨어 프로그램은
    상기 소스 음성 신호에서 신호대 잡음 비 계산을 위한 코드와,
    현 프레임 및 하나 이상의 이전 프레임에 기초하고 상기 신호대 잡음 비에 따라서 상기 소스 음성 신호의 현 프레임에 대한 배경 잡음 평가치를 계산하기 위한 코드와,
    상기 신호대 잡음 비에 기초하여 과 차감 변수를 계산하기 위한 코드와;
    상기 신호대 잡음 비에 기초하여 잡음 플로어 변수를 계산하기 위한 코드와;
    잡음 감소 음성 신호를 발생시키기 위해 상기 과 차감 변수 및 상기 잡음 플로어 변수에 기초하여 상기 소스 음성 신호로부터 상기 배경 잡음 평가치를 차감하기 위한 코드를 포함하되,
    상기 신호대 잡음 비를 계산하기 위한 코드는 상기 현 프레임에 대한 상기 배경 잡음 평가치와 독립하여 수행되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 포함하는 기록 매체.
  14. 제 13항에 있어서,
    음성 영역보다 잡음 영역에 대해 더 빠른 비율로 상기 배경 잡음 평가치를 경신하기 위한 코드를 더 포함하는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 포함하는 기록 매체.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 잡음 영역과 상기 음성 영역은 상기 신호대 잡음 비에 기초하여 식별되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 포함하는 기록 매체.
  16. 제 13항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 잡음이 없는 신호에서 왜곡을 줄이도록 구성되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 포함하는 기록 매체.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 약 0인 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 포함하는 기록 매체.
  18. 제 13항에 있어서,
    상기 잡음 플로어 변수는 잡음 변동, 배경 잡음 레벨 및 음악적 잡음을 줄이도록 구성되는 컴퓨터 소프트웨어 프로그램을 포함하는 기록 매체.
  19. 소스 음성 신호에서 잡음을 억제하는 방법에 있어서,
    상기 소스 음성 신호에서 신호대 잡음 비를 계산하는 단계와,
    현 프레임과 하나 이상의 이전 프레임에 기초하고 상기 신호대 잡음 비에 따라서 상기 소스 음성 신호의 현 프레임에 대한 배경 잡음 평가치를 계산하는 단계와,
    상기 소스 음성 신호로부터 잡음 감소 음성 신호를 발생시키기 위해 상기 배경 잡음 평가치를 차감하는 단계를 포함하되,
    상기 신호대 잡음 비를 계산하는 단계는 상기 현 프레임에 대한 상기 배경 잡음 평가치와 독립하여 수행되는 잡음 억제 방법.
  20. 제 19항에 있어서,
    음성 영역보다 잡음 영역에 대해 더 빠른 비율로 상기 배경 잡음 평가치를 경신하는 단계를 더 포함하는 잡음 억제 방법.
  21. 제 20항에 있어서,
    상기 잡음 영역과 상기 음성 영역은 상기 신호대 잡음 비에 기초해서 식별되는 잡음 억제 방법.
  22. 제 19항에 있어서,
    상기 신호대 잡음 비를 기초로 하여 과 차감 변수를 계산하는 단계를 더 포함하는 잡음 억제 방법.
  23. 제 22항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 잡음이 없는 신호에서 왜곡을 줄이도록 구성되는 잡음 억제 방법.
  24. 제 22항에 있어서,
    상기 과 차감 변수는 1 보다 작은 잡음 억제 방법.
  25. 제 19항에 있어서,
    상기 신호대 잡음 비에 기초하여 잡음 플로어 변수를 계산하는 단계를 더 포함하는 잡음 억제 방법.
  26. 제 25항에 있어서,
    상기 잡음 플로어 변수는 잡음 변동, 배경 잡음 레벨 및 음악적 잡음을 줄이도록 구성되는 잡음 억제 방법.
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