ノイズマスキング信号対雑音比を用いた 逐次雑音推定型スペクトル

講演番号： 73
Ａ－4
平成 23 年度電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会
ノイズマスキング信号対雑音比を用いた
逐次雑音推定型スペクトルサブトラクション法
Speech Enhancement Based on Noise Masking Property with Sequential Noise Estimate
内海 雄貴*1
Yuki UCHIUMI
林 誠治*2
Seiji HAYASHI
*1
拓殖大学大学院 工学研究科
Graduate School of Engineering, Takushoku University
杉本 公弘*2
Masahiro SUGUIMOTO
*2
拓殖大学 工学部
Faculty of Engineering, Takushoku University
回帰直線を用いたα の算出
1. はじめに
3.2
携帯電話等による背景雑音の代表的な除去法としてス
ペクトルサブトラクション法(以降 SS 法)がある．しかし，従
来型の SS 法を用いて雑音が除去された信号は背景雑音
の変化に追従できない問題や，スペクトルの引き過ぎによ
り音声信号が劣化する問題がある．これについて逐次的
に推定雑音の更新を図る方法，および聴覚特性にみられ
るマスキング効果を利用する方法の上記 2 つの手法を組
み合わせることで，背景雑音の変化の追従に対応しつつ
話者発声区間における雑音感の低減を図った[1]．さらに，
マスキング効果を利用した音声成分の強調法において，ノ
イズマスキング信号対雑音比を用いた回帰直線による音
声抽出のための利得フィルタの適応制御を行う方法を提
案し，更なる雑音除去性能の向上を目指す．
3.1 節で求めたNMSNR の最大値と最小値，設定したα
の最大値と最小値から図1 に示す回帰直線を用いて
α を算出する．ここで，m とb はそれぞれ傾きと切片で
ある．
図1 NMSNR とαの回帰直線
!
! " 2. 逐次雑音推定
!
#・
α$ ω ・ ＋"
式(1)～(4)に１フレームにおける逐次雑音推定のアルゴ
リズムを示す[2]． および は指数平滑法を
用いた推定スペクトルとして算出され，λＢおよび λＸは現在
のフレームを何%推定雑音振幅スペクトルに加えるかを決
める忘却係数である．式(3)は
に掛けることによっ
て音声信号成分を取り出すための利得フィルターである．
はフレーム番号であり，は周波数のインデックス番号であ
る．
(6)
(7)
(8)
4. シミュレーション
原音声を4種類と背景雑音を5種類を使用して，SN比を
10dBから0dBと0dBから10dBと変化させたときの(本手法の
CD )-(従来法のCD 値)を図2に示す．CDはケプストラム距
離であり，スペクトルの形状を与えるひずみ尺度である。
(1)
(2)
(3)
(4)
3. ノイズマスキングによる音声強調
5. まとめ
人間の聴覚尺度とされるBark スケール，Spreading
function を用いてノイズマスキング信号NMS として算
出する[3]．その後，NMS を用いて推定雑音との比に
よりフレーム毎に推定雑音を適応的にスケーリングする関
数α を算出する．本研究では，ノイズマスキング信号
対雑音NMSNR を用いた回帰直線によりα の算
出を行った．
3.1
本研究では，ノイズマスキング SN 比を用いた回帰直線
によるスケーリング関数% の適応制御を行う方法を提
案した．その結果，フレーム毎に雑音除去が制御でき，CD
値において良好な結果が得られた．今後の課題としては，
さらなる改善量向上のためα を求める際の各種パラメ
ータの最適値を探索する必要がある．
参考文献
[1] 内海 雄貴，林 誠治，杉本 公弘，電子情報通信学会
東京支部学生会研究発表会，p.221，2011-3.
[2] P. Lockwood and J. Boudy， Speech Commun., vol. 11,
pp.215-228 , 1992.
[3] N. Virag, IEEE Trans. Speech and Audio Processing,
vol. 7, no. 2, pp.126-137, 1999.
ノイズマスキング信号対雑音比の算出
NMSNR は式(5)より算出する．
図2 CD値の改善量(左図:SN比10dBから0DB に変化，
右図:0dBから10dBに変化)
(5)
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