자동차 배기음은 음성과 무관한 거의 독립적인 음원이라고 볼 수 있다. 따라서 자동차 배기음과 섞인 음성 신호의 경우에 두 음원에 대한 사전 정보가 없는 상황이므로 Blind Source Separation 의 한 방법인 Independent Component Analysis를 이용하여 분리해 내었다. 스테레오 마이크를 통해 섞여 들어 온 두 음원을 분리해 내기 위해 Maximum Likelyhood Estimation을 이용하여 각 신호들 사이의 독립성을 최대화 하는 방향으로 분리하였다. 분리된 신호는 어느 쪽이 음성 신호인지 알 수 없으므로 주파수 영역에서 자기 공분산을 구한 후 이 공분산 값들의 기울기를 이용하여 음성 신호와 자동차 배기음 신호을 구분하였으며 이 두 알고리즘을 결합하여 음성 신호 잡음 제거기를 구현하였다.
The sounds of exhaust emissions of automobiles are independent sound sources which are nothing to do with voices. We have no information for the sources of voices and exhaust sounds. Accordingly, Independent Component Analysis which is one of the Blind Source Separaton methods was used to segregate two source signals from each mixed signals. Maximum Likelyhood Estimation was applied to the signals came through the stereo microphone to segregate the two source signals toward the maximization of independence. Since there is no clue to find whether it is speech signal or not, the coefficients of the slope was calculated by the autocovariances of the signals in frequcency domain. Noise remover for speech signals was implemented by coupling the two algorithms.
