Robust Primary-ambient Signal Decomposition Method using Principal Component Analysis with Phase Alignment

The primary and ambient signal decomposition of a stereo sound is a key step to the stereo upmix. The principal component analysis (PCA) is one of the most widely used methods of primary-ambient signal decomposition. However, previous PCA-based decomposition algorithms assume that stereo sound sources are only amplitude-panned without any consideration of phase difference. So it occurs some performance degradation in case of live recorded stereo sound. In this paper, we propose a new PCA-based stereo decomposition algorithm that can consider the phase difference between the channel signals. The proposed algorithm overcomes limitation of conventional signal model using PCA with phase alignment. The phase alignment is realized by using inter-channel phase difference (IPD) which is widely used in parametric stereo coding. Moreover, Enhanced Modified PCA(EMPCA) is combined to solve the problem of conventional PCA caused by Primary to Ambient energy Ratio(PAR) and panning angle dependency. The simulation results are presented to show the improvements of the proposed algorithm.

위상 정렬을 이용한 주성분 분석법의 강인한 스테레오 음원 분리 성능유지 기법

스테레오 신호에서 방향성을 갖는 주음원 성분과 배경음 성분을 분리하는 과정은 스테레오 음원을 다채널 포맷으로 변환하는 업믹스 기술의 전처리 단계로 필요하다. 이를 위하여 PCA(Principal Component Analysis)가 널리 사용되고 있으나, 기존의 방법에서는 스테레오 음원이 진폭 패닝만 되었다고 가정하고 있기 때문에 채널 신호 간 위상 차이가 발생하는 경우 성능이 저하된다. 본 논문에서는 채널 신호간의 위상차에 의한 주성분 분석 방법의 오차를 분석하고 이를 보완하여 주성분 분석법 성능 저하를 방지하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주파수 빈(bin) 단위에서 채널 간 위상차를 추정하여 보상하고 임계대역 단위로 주성분과 주변 성분을 분리한다. 실험 결과로부터 위상차가 있는 스테레오 음원에 대하여 제안된 알고리즘이 PCA 분리 성능의 저하를 방지 하며, 패닝 각도, PAR(Primary to Ambient energy ratio)에 영향 받지 않는 강건한 분리 성능을 보임을 확인하였다.