본 논문에서는 주파수 영역에서 음향학적 반향 및 잡음 제거의 통합 시스템을 위한 효과적인 잡음전력 추정 기법을 제안한다. 제안된 방법은 잡음 제거 (NS, noise suppression)가 음향학적 반향 억제 (AES, acoustic echo suppression)의 후처리단으로 결합하여 사용되는 구조에서 발생하는 잡음전력 추정오차를 줄이기 위해 마이크로폰 입력신호의 음성부재확률 (SAP, speech absence probability)을 잡음전력 갱신을 위한 스무딩 (smoothing) 파라미터로 적용한다. 따라서 제안된 기법에서는 반향 억제 후 신호에서 잡음전력 갱신을 위한 SAP를 추출하는 대신 입력신호에 대한 SAP를 NS 알고리즘에 적용함으로서 잡음 제거기가 반향 억제 후 왜곡된 잡음 스펙트럼 구간에서는 잡음전력을 갱신하지 않도록 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.
In this paper, we propose a efficient noise power estimation technique for an integrated acoustic echo and noise suppression system in a frequency domain. The proposed method uses speech absence probability (SAP) derived from the microphone input signal as the smoothing parameter updating noise power to reduce the noise power estimation error resulted from the distortions in the unified structure where the noise suppression (NS) operation is placed after the acoustic echo suppression (AES) algorithm. Therefore, in the proposed approach, the smoothing parameter based on SAP derived from the input signal instead of echo-suppressed signal should stop updating noise power estimates during the distorted noise spectrum periods. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the objective test under various environments and yields better results compared with the conventional scheme.
