일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.
This paper proposed a new time adapted threshold using the standard deviations of Wavelet coefficients after Wavelet transform by frame scale. The time adapted threshold is set up using the sum of standard deviations of Wavelet coefficient in cA3 and weighted cDl. cA3 coefficients represent the voiced sound with low frequency and cDl coefficients represent the unvoiced sound with high frequency. From simulation results, it is demonstrated that the proposed algorithm improves SNR and MSE performance more than Wavelet transform and Wavelet packet transform does. Moreover, the reconstructed signals by the proposed algorithm resemble the original signal in terms of plosive sound, fricative sound and affricate sound but Wavelet transform and Wavelet packet transform reduce those sounds seriously.
