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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
권기수 (서울대학교) 진유광 (서울대학교) 배수현 (서울대학교) 김남수 (서울대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제38권 제6호(융합기술)
발행연도
2013.6
수록면
503 - 511 (9page)

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본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 이 때 훈련으로부터, 시간 흐름에 따른 기저 사용량의 변화량을 각기 독립적인 가우시안 모델들로 만들고, 이를 이용하여 매 시간 프레임에서 주어진 모델들에 일정 가중치만큼 가까워지는 방향으로 최적화를 수행하였다. 또한 매 시간 얻은 NMF의 부호화 행렬의 결과를 이전 시간 프레임의 부호화 행렬 값과 평활화(smoothing) 과정을 수행하였다. 향상 과정에서는 Log-spectral Amplitude를 이용하여 이득(gain) 함수를 구하였다. 실험 결과에서는 PESQ 값을 지표로 사용하였고, 기존의 NMF를 이용한 음성 향상 보다 이 두 과정을 적용한 방법이 뛰어남을 확인 했다.
#speech enhancement #NMF #Gaussian distribution model #smoothing #Log-Spectral Amplitude

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Y. Ephraim. / 1985 / Speech enhancement using a minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator / IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process 33(2):443~445 google schola I. Cohen. / 2001 / Speech enhancement for non-stationary noise environments / Signal Process 81(11):2403~2418 google schola N. S. Kim. / 2000 / Spectral enhancement based on global soft decision / IEEE Signal Process. Lett 7(5):108~110 google schola 장준혁 / 2006 / Noisy Speech Enhancement Based on Multiple Statistical Models / Telecommunications Review 16(4):731~747 dbpia D. D. Lee. / 1999 / Learning the parts of objects by nonnegative matrix factorization / Nature 401:788~791 google schola

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