음향 반향 제어를 위한 가변수렴인자를 갖는 잡음에 강건한 적응 NLMS 알고리즘

A Noise-Robust Adaptive NLMS Algorithm with Variable Convergence Factor for Acoustic Echo Cancellation

본 논문에서는 계산량이 크게 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시키는 잡음에 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 NLMS 알고리즘을 기반으로 적응 상수를 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력합으로 정규화한다. 마이크 입력으로 근단화자의음성신호와 잡음이 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정을 줄일 수있다. 따라서 제안하는 알고리즘은 동시통화와 주변 잡음이 있는 상황에서 반향 제거 기능을 잘 수행한다. 제안하는 알고리즘의 수렴 속도는 반향 신호가 10~20 dBSPL 정도 감쇠되기 때문에 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 느려지지 않는다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하고 기존의 알고리즘과 비교한다.

In this paper, a new robust adaptive algorithm is proposed to improve the performance of AEC without computational burden. The proposed adaptive algorithm is based on NLMS algorithm, and its step-size is varied with the reference input signal power and the desired signal power. Its step-size is normalized by the sum of the powers of the reference input signal and the desired signal. When the near-end speaker's speech and noise are applied into the microphone, the step-size becomes small and the misalignment of coefficients are reduced. The convergence speed is comparable to NLMS algorithm at AEC application because the echo signals are attenuated about 10∼20 dBSPL. The characteristics of this algorithm is also analyzed and compared with conventional ones in this paper.