(A) Tow-channel Speech Enhancement System for Speech Recognition in Car Environement

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This thesis proposes algorithms to improve the performance of two-channel speech enhancement system. A frequency-domain generalized sidelobe canceller (GSC) and a minimum mean-square error log-spectral amplitude (MMSE-LSA) estimator are mainly considered to implement the two-channel speech enhancement system. We propose a soft-decision adaptation mode controller (SD-AMC) which improves the performance of frequency-domain GSC and a two-channel minimum mean-square error (MMSE) estimator as an efficient structure for two-channel speech enhancement system.GSC is an adaptive algorithm to implement the microphone array system and it needs blocks to decide whether the adaptive filters should be updated or not. A SD-AMC softly and frequency independently controls the adaptation mode of the adaptive filters in frequency-domain GSC and it improves accuracy and robustness of the system.The two-channel speech enhancement system generally combines microphone array and single-channel speech enhancement blocks to guarantee the efficient noise reduction ability. Two-channel MMSE estimator is a method to combine the microphone array algorithms to MMSE-LSA estimator, efficiently. By using input signals of two sensors, the proposed structure estimates the signal-to-ratio and speech presence probability which are key parameters of the MMSE-LSA algorithm efficiently and the well-estimated parameters improve the performance of the MMSE-LSA system.To evaluate the performance of proposed algorithm, speech recognition rate is tested in car environment. The GSC with SD-AMC improves the recognition rate by 14.54 % and the two-channel MMSE structure shows improvement by 17.28 % comparing with the GSC using conventional AMC in speech recognition test.

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 두채널 음질향상 시스템의 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 두채널 음질 향상기의 구현을 위해 주파수축 generalized sidelobe canceller(GSC)와 minimum mean-square error log-spectral amplitude (MMSE-LSA) 추정기를 기본 알고리즘으로 고려한다. 주파수축 GSC의 성능을 높이기 위해 soft-decision adaptation mode controller (SD-AMC)를 제안하고 새로운 두채널 음질향상 시스템으로써 두채널 MMSE 추정기를 제안한다.GSC는 적응 필터를 사용하여 구현되는 마이크로폰 어레이 알고리즘으로 각 적응필터의 갱신여부를 결정하기 위한 블록을 필요로한다. SD-AMC는 주파수축 GSC에 포함되는 적응필터의 갱신여부를 각 주파수별로 유연하게 결정하여 전체 시스템의 정밀도와 환경에 대한 강인함을 높인다.일반적으로 두채널 음질향상 시스템은 효율적으로 잡음을 제거하기 위해 마이크로폰 어레이 알고리즘에 단채널 음질향상기를 연결하여 구현한다. 두채널 MMSE 추정기는 마이크로폰 어레이 알고리즘과 MMSE-LSA 추정기를 효과적으로 결합하는 방법으로 두채널의 입력신호를 이용해 MMSE-LSA 추정기의 핵심 파라미터인 신호 대 잡음비와 입력신호에 음성이 존재할 확률을 보다 정확히 추정한다. 이와 같이 정확히 추정된 파라미터들은 MMSE-LSA 추정기의 성능을 높이게 된다.제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 자동차 환경에서 음성인식률 실험을 행하였다. 기존의 알고리즘에 비해 SD-AMC를 사용한 주파수축 GSC는 14.54%의 인식률을 향상 시켰고, 두채널 MMSE 추정기는 17.28%의 인식률을 향상시켰다.