음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.
In speech signal processing, speech signal corrupted by noise should be enhanced to improve quality. Usually noise estimation methods need flexibility for variable environment. Noise profile is renewed on silence region to avoid effects of speech properties. So we have to preprocess finding voice region before noise estimation. However, if received signal does not have silence region, we cannot apply that method. In this paper, we proposed SNR estimation method for continuous speech signal. The waveform which is stationary region of voiced speech is very correlated by pitch period. So we can estimate the SNR by correlation of near waveform after dividing a frame for each pitch. For unvoiced speech signal, vocal track characteristic is reflected by noise, so we can estimate SNR by using spectral distance between spectrum of received signal and estimated vocal track. Lastly, energy of speech signal is mostly distributed on voiced region, so we can estimate SNR by the ratio of voiced region energy to unvoiced.
