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단일채널 음성분리 방법에 있어서,
화자에 대한 데이터가 없는 혼합된 음성신호를 CASA(Computational Auditory Scene analysis)를 이용하여 음성신호로 추정되는 신호와 잡음신호로 추정되는 신호로 음원을 분리하는 단계; 및
상기 음성신호로 추정되는 신호와 잡음신호로 추정되는 신호를 화자에 대한 데이터로 하여 학습시키고, 이를 소프트 마스크에 적용하여 음원을 분리하는 단계를 포함하며,
상기 음원을 분리하기 전에 입력된 음성신호의 신호 대 잡음비(SNR) 를 추정하는 단계;
상기 CASA 및 소프트 마스크에 의해 분리된 음성신호의 신호 대 잡음비(SNR) 를 구하는 단계; 및
상기 신호 대 잡음비(SNR) 와 를 비교, 조합하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 CASA 및 소프트 마스크 알고리즘을 이용한 단일채널 음성 분리방법
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제 1 항에 있어서,
상기 CASA를 이용하여 음원을 분리하는 단계는,
레이블링과 거리함수를 이용하여 각 청각요소의 수와 두께 정보 및 청각 요소 그룹이 위치한 주파수 대역의 정보를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 CASA 및 소프트 마스크 알고리즘을 이용한 단일채널 음성 분리방법
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제 3 항에 있어서,
상기 각 청각요소의 수와 두께 정보가 임계값을 초과하는 청각 요소 그룹은 음성신호의 주요 부분으로 분리하여 계산되는 것을 특징으로 하는 CASA 및 소프트 마스크 알고리즘을 이용한 단일채널 음성 분리방법
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제 4 항에 있어서,
상기 음성신호의 주요 부분으로 계산된 청각 요소 그룹에서, 사람의 음성 주파수 대역보다 높은 고주파수 대역에 위치하는 그룹은, 잡음신호로 간주하고 그 결과를 배제하는 것을 특징으로 하는 CASA 및 소프트 마스크 알고리즘을 이용한 단일채널 음성 분리방법
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제 1 항에 있어서,
상기 소프트마스크는 시간-주파수 축에 마스크를 적용하여 음성신호의 특징을 반영하는 것을 특징으로 하는 CASA 및 소프트 마스크 알고리즘을 이용한 단일채널 음성 분리방법
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제 1 항에 있어서,
상기 소프트 마스크로 음원을 분리하는 단계에서는,
필터 폭이 사람의 달팽이관을 본 뜬 멜-스케일로 조정된 멜-스케일 필터를 스무딩 필터로 적용하여 클러스터링 하는 것을 특징으로 하는 CASA 및 소프트 마스크 알고리즘을 이용한 단일채널 음성 분리방법
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제 1 항에 있어서,
상기 신호 대 잡음비(SNR) 와 의 조합 은, 하기의 [수학식 10]을 만족하는 것을 특징으로 하는 CASA 및 소프트 마스크 알고리즘을 이용한 단일채널 음성 분리방법
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