A Fast Noise Suppression Algorithm using Kalman filter with Colored Driving Source

摘要

We have proposed a robust noise suppression algorithm with Kalman filter theory [7]. In this paper, we propose a fast noise suppression algorithm by modifying the canonical state space model in [7]. The algorithm aims to achieve robust noise suppression with reduced computational complexity without sacrificing high quality of speech signal. The remarkable features of the proposed algorithm are that it can be realized by 3 multiplications and that it has the same performances and better compared with [7] despite the reduction of computational complexity under the same environments, using only the Kalman filter algorithm for the proposed canonical state space model with the colored driving source: (i) a vector state equation is composed of the only speech signal, and (ii) a scalar observation equation is composed of speech signal and additive noise. We have confirmation of validity of the proposed canonical state space model with the colored driving source, and also show the effectiveness through numerical results and subjective evaluation results.%文献「7」において，著者らはカルマンフィルタを用いた高性能な雑音抑圧法を提案した．本論文では，文献［7］の状態空間モデルを改良することで高速な雑書抑圧法を提案する．提案手法は，音声信号の苦質を犠牲にすることなく少ない演算量で高音質な雑書抑圧法を実現している・提案手法の特徴は．（i）音声信号からベクトル基準の状態方程式，及び（ii）音声信号と観測雑書からスカラー基準の観測方程式からなる状態空間モデルに対してカルマンフィルタを用いた雑音抑圧を実行することより，3回の乗算回数のみで文献「7」の手法と同等もしくはそれ以上の雑音抑圧能力が得られることである．一般に，従来のカルマンフィルタを用いた手法は駆動源が白色信号という条件の下で雑書を抑圧しているのに対して，提案手法の状態空間モデルは駆動源が有色信号であるにもかかわらずカルマンフィルタを用いて高性能な雑音抑圧を実現している．本論文では駆動源が有色信号であってもカルマンフィルタを実現可能であることを計算機シミュレーション等を用いて明らかにしている．