본 논문에서는 복소 라플라시안 확률밀도함수 (PDF, Probability Density Function)에 기반한 새로운 음성 향상 기법을 제시한다. 적용된 복소 라플라시안 PDF가 기존의 가우시안 PDF보다 오염된 음성 분포를 정확하게 표현한다는 것을 Goodness-of-Fit (GOF) 테스트로 확인하였고, 음성 향상 알고리즘의 음성부재확률을 위해 우도비 (LR, Likelihood Ratio)를 적용하였다. 제시된 알고리즘의 성능은 객관적 테스트에 의해 평가하였고 기존의 가우시안 PDF보다 개선된 음성 향상 결과를 나타내었다.
This paper presents a novel approach to speech enhancement based on a complex Laplacian probability density function (pdf). With a use of goodness-of-fit (GOF) test we show that the complex Laplacian pdf is more suitable to describe the conventional Gaussian pdf. The likelihood ratio (LR) is applied to derive the speech absence probability in the speech enhancement algorithm. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the objective test and yields better results compared with the conventional Gaussian pdf-based scheme.
