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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안홍섭 (인천재능대학교)
저널정보
한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제16권 제4호
발행연도
2022.11
수록면
180 - 189 (10page)
DOI
10.21288/resko.2022.16.4.180

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본 논문은 잡음 분류 기반 저연산 음성 향상 알고리즘에 적용 가능한 잡음 분류 알고리즘에 관한 것이다. 잡음 구간을 분류하기 위한 최소값 제어 재귀 평균 (minima controlled recursive averaging, MCRA) 기반의 음성 검출기 (voice activity detector, VAD)와 가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture model, GMM) 기반의 분류를 위한 바크(Bark) 스케일 특징 추출기 및 분류기를 제안하였으며 제안된 모든 알고리즘은 저전력과 실시간성을 고려하여 적은 연산량으로도 효과적으로 동작이 가능하도록 개발되었다. 제안된 알고리즘의 잡음 분류 성능 검증을 위해 여러 종류의 잡음과 다양한 신호 대 잡음비 (signal-to-noise-ratio, SNR)와 음성을 혼합한 음원을 사용한 실험 결과 제안된 음성 검출기가 적용된 알고리즘은 음성 검출기가 적용하지 않은 알고리즘에 비해 평균 1.92%의 성능 향상을 보였고 주파수 영역의 필터가 적용된 바크 스케일 특징 추출기는 필터가 적용되지 않은 알고리즘에 비해 평균 1.09%의 성능 향상을 보였으며 간소화된 가우시안 혼합 모델 분류기는 적은 연산량으로도 기존 알고리즘과 거의 차이가 없는 분류 성능을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
#Speech enhancement #Noise classification #Voice activity detector #Feature extractor #Gaussian mixture model classifier

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 잡음 환경 분류 알고리즘
3. 실험 및 결과
4. 결론
REFERENCES

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