임베디드 연산을 위한 잡음에서 음성추출 U-Net 설계

김현돈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김현돈 (한국폴리텍대학)

저널정보: 대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제15권 제5호

발행연도: 2020.1

수록면: 227 - 234 (8page)

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In this paper, we propose wav-U-Net to improve speech enhancement in heavy noisy environments, and it has implemented three principal techniques. First, as input data, we use 128 modified Mel-scale filter banks which can reduce computational burden instead of 512 frequency bins. Mel-scale aims to mimic the non-linear human ear perception of sound by being more discriminative at lower frequencies and less discriminative at higher frequencies. Therefore, Mel-scale is the suitable feature considering both performance and computing power because our proposed network focuses on speech signals. Second, we add a simple ResNet as pre-processing that helps our proposed network make estimated speech signals clear and suppress high-frequency noises. Finally, the proposed U-Net model shows significant performance regardless of the kinds of noise. Especially, despite using a single channel, we confirmed that it can well deal with non-stationary noises whose frequency properties are dynamically changed, and it is possible to estimate speech signals from noisy speech signals even in extremely noisy environments where noises are much lauder than speech (less than SNR 0dB). The performance on our proposed wav-U-Net was improved by about 200% on SDR and 460% on NSDR compared to the conventional Jansson’s wav-U-Net. Also, it was confirmed that the processing time of out wav-U-Net with 128 modified Mel-scale filter banks was about 2.7 times faster than the common wav-U-Net with 512 frequency bins as input values.

#Speech enhancement #Noise reduction #Deep noise suppression #Deep neural network #wav-U-Net

참고문헌 (16)

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J-M. Valin / 2004 / Enhanced Robot Audition Based on Microphone Array Source Separation with Post-Filter / IROS 2004 :2123~2128

R. Takeda / 2006 / Missing-Feature based Speech Recognition for Two Simultaneous Speech Signals Separated by ICA with a pair of Humanoid Eras / IROS 2006 :878~885

Y. Ephraim / 1984 / Speech Enhancement Using a Minimum Mean-Square Error Short-Time Spectral Amplitude Estimator / IEEE Transaction on Acoustics, Speech, and Signal Processing ASSP-32(6):1109~1121

H-D. Kim / 2013 / Single Channel Particular Voice Activity Detection for Monitoring the Violence Situations / 2013 IEEE RO-MAN :412~417

A Jansson / 2017 / Singing Voice Separation with Deep U-net Convolutional Networks / ISMIR 2017 :23~27

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