帯域分割型サブスペース法のための雑音スペクトル形状への適合法に関する一考察

摘要

An adjustment method of sub-band separation is proposed for enhancement of speech degraded by colored noises. A signal subspace approach is widely used in speech enhancement. The signal subspace approach is based on the assumption that the noise is white. However, almost kinds of noises in a real environment are colored. Several subspace-based method to handle the colored noise cases have been proposed. Wang et al. proposed speech enhancement algorithm using Bark-scale filter bank. Mittal et al. applied a less restrictive approximation model for the noise than the white noise assumption. If the noisy signal can be split into sub-band with adequate bandwidths, the noise within each band can be regarded as a white noise. In this paper, we propose a method for adjusting the sub-band separation according to a noise spectral shape. The performance of the proposed method is evaluated using SNR and segmental SNR for colored noise cases.%本稿では，サブスペース法の有色雑音への対応方法として，周波数帯域を雑音スペクトル形状へ適合させて分割する手法を提案する．サブスペース法では，観測信号を「信号部分空間」と「雑音部分空間」に分離するために白色雑音が仮定される．しかし，実環境における有色雑音へ対応させることが重要となるため，様々な対応方法が提案されている．その中で，Wangらが提案した周波数帯域をBarkスケールに分割する手法と，Mittalらが提案した雑音成分を近似により推定する手法がある．近似による手法において，有色雑音が白色に近ければ近似による誤差が小さくなるので，性能の向上が期待できる．そこで，有色雑音を白色に近づけるために，周波数帯域を雑音スペクトル形状へ適合させて分割する手法を提案する．音声強調処理実験を行い，SNRとセグメンタルSNRを用いて評価することで提案法の有効性を示す．