다중 프레임 기반의 향상된 제어 재귀 평균 기법을 이용한 음성 향상기법

초록

본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 기법 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘의 잡음 전력 추정성능을 향상 시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 강인한 음성 검출 성능을 위해서 기존 IMCRA 의 음성 검출기의 잡음 전력에 Moving average 를 적용한 음성향상 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 통한 음성을 평가하였다. 실험 결과 다양한 잡음 환경 (car, babble, white)에서 향상된 결과를 보여주었다.