雑音補正による音声のLPC分析の改善

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白色雑音の混入した音声信号から自己相関法を用いて予測係数を求める場合, 自己相関関数R(k)のk=0の付近にその雑音の影響は集中する.従って, 原理的には, 自己相関関数R(0)から雑音パワーを引くことにより雑音補正が行われ, LPC分析の耐雑音性が向上される.しかし, 従来の雑音補正法ではパワーの引きすぎが原因でLPCフィルタが不安定になることがある.従って, その実際的応用は困難と思われる.一方で, スペクトル推定における同様な問題を解決するため, 島村らは反復アルゴリズムを利用した改良雑音補正AR係数推定法を提案した.本論文ではこの改良雑音補正AR係数推定法を音声のLPC分析の雑音低減に応用する.評価実験からこの方法はプリエンファシス(pre-emphasis)されていない音声に対しては有効であるが, プリエンファシスされた音声に対して改善が見られないことが明らかとなった.その理由として, プリエンファシスによって雑音の影響が自己相関関数R(k)のk=1の部分にも及んだことを理論解析で示した。そして, プリエンファシスに影響されない, R(0)とR(1)の双方から雑音パワーを引き去る反復アルゴリズムを導出した.その有効性を計算機シミュレーションで確認している.更にこの方法を拡張し, 白色雑音以外の雑音にも対応できる改善法を提案している.
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-11-25

雑音補正による音声のLPC分析の改善

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