잡음예측 및 저감방법은 음성통신과 인식분야의 중요한 핵심기술이다. 본 논문에서는 다양한 잡음환경에 적용할 수 있는 새로운 잡음예측 및 저감 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시간 및 주파수영역의 noisy power spectrum 의 분산과 그 값의 정규화 ratio를 기반으로 한다. 제안한 방법은 다양한 잡음환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응추적 임계값을 사용하며, 이 임계값은 음성왜곡과 잔여잡음 사이의 trade-off를 제어한다. 새로운 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835(SIG) and segment (SNR) 의해 평가하여 기존의 방법에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
Noise estimation and suppression are a crucial factor of many speech communication and recognition systems. In this paper, proposed algorithm is based on the ratio of variance normalized of noisy power spectrum in time-frequency domain. Our proposed algorithm tracks the threshold and controls the trade-off between residual noise and distortion. This algorithm is evaluated by the ITU-T P.835 signal distortion (SIG) and segment signal to noise ratio (SNR), and is superior to the conventional methods.
