非音声区間のスペクトル分布を利用した音声強調法

摘要

雑音が重畳する音声に対して，音声スペクトルだけを推定し抽出する方法が多数提案されている．最近の有用な音声スペクトル推定法として，音声スペクトルおよび雑書スペクトルそれぞれの出現確率を表す分布関数を仮定し，MAP推定により音声スペクトルを求める方法がある．この方法では，音声スペクトル分布をあるひとつの関数で近似する．しかし，非音声区間における音声スペクトルの出現確率を表す分布は明らかにデルタ関数となることから．音声が存在する場合と存在しない場合とでは．音声スペクトルの出現確率がそれぞれ異なると考えられる．そこで本論文では，音声スペクトル分布を可変としたMAP推定に基づく音声強調法を提案する．提案法では，まず，音声の振幅スペクトルが小さくなる場合にデルタ関数，大きくなる場合にレイリー分布に近づくような分布関数を定める．そして，定めた分布関数を用いてMAP推定を実行し，雑書重畳音声から音声スペクトルを抽出する．音声強調シミュレーションの結果から，特に非音声区間において，提案法の雑音除去性能が従来法よりも優れていることを明らかにする．%In this paper, we propose a speech enhancement algorithm based on the MAP estimation using variable speech spectral distibution. To extract high quality speech signals, the proposed speech enhancer adaptively changes the speech spectral density used in the MAP estimation according to the observed spectral power. In speech segments, the speech spectral density approaches to Rayleigh distribution to keep the quality of the enhanced speech. In non-speech segments, it approaches to a delta function to reduce noise effectively. The proposed technique is effective in suppressing residual noise well. From computer experiments, we confirm the effectiveness of the proposed method.