The goal of this research is the real-time implementation of an AEC (Acoustic Echo Canceller) using the floating-point digital signal processor of TMS320C31. We employ an FIR-type adaptive filter with the conventional NLMS (Normalized Least Mean Square) algorithm for the adaptation of filter coefficients. We program and optimize the system in the assembler level to make it run in real-time. With 8 kHz sampling rate, the implemented AEC requires $46\;\mu$sec and $77\;\mu$sec computational time per sample for 128-and 256-tap filter, respectively. It corresponds to 37% and 62% of maximum computational ability of TMS320C31 DSP.
The future teleconferencing systems will need an appropriate system which controls properly the acoustic echo for the convenient communication. The conventional acoustic echo cancellation algorithms involve large adaptive filters identifying the impulse response of the echo path. The use of adaptive IIR filters appears to be a reasonable way to reduce computational complexity. Effective cancellation of acoustic echo presented in teleconferencing system requires that adaptive filters have a rapid convergence speed. One of the main problems of acoustic echo cancellation techniques is that the convergence properties degrade for an highly correlated signal input such as speech signals. By the way, the introduction of linear prediction filers onto the structure of the acoustic echo cancellation represents one approach to decorrelate the speech signal. And variable step-size LMS algorithm improves the convergence speed through a little increasing of computational complexity. In this paper, we applied these two methods to the acoustic echo canceller(AEC) and showed that these methods have better performances than the conventional AEC.
본 논문에서는 이동통신에서 발생할 수 있는 반향 성분을 제거하기 위한 반향제거기의 새로운 구조를 제안하였다. 제안한 구조는 블록 데이터 흐름구조로서 고성능, 고효율, high throughput, 연산속도가 거의 선형적으로 증가시킬 수 있는 병렬구조이다. 이 구조를 TMS320C6711에 적용해 실시간 구현함으로써 반향 제거기의 성능을 개선하였다. 제안한 반향제거기는 firmware 형태로 구현이 가능하기 때문에 단말기 내부에 적용하여 이동통신 시스템에서 발생할 수 있는 여러 형태의 반향을 제거할 수가 있다. TMS320C6711 보드에서 적응 알고리즘을 이용한 필터링 작업을 한 후 연산 후에 나온 오차신호를 PC에서 모니터링하여 ERLE 연산을 통해 반향제거기의 성능을 확인할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과 500 샘플링 데이터에서 반향신호가 수렴되었고 ERLE값은 100dB가 넘는 우수한 특성을 보였다.
적응 필터를 이용한 스테레오 음향 반향 제거기는 스테레오 신호 사이의 상호상관 (cross-correlation)이 매우 크기 때문에 수신측 회의실의 실제 반향경로를 추정하는 적응필터 계수의 수렴이 늦어지거나 상당히 오조정 된다. 본 논문에서는 계산량의 큰 증가없이 스테레오 반향제거기의 성능을 향상시키는 새로운 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 전처리기는 그람-슈미트 (Gram-Schmidt) 직교원리와 비선형 필터를 이용하여 상호상관을 감소시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 제안한 전처리 알고리즘의 성능이 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다. 전송실의 경로가 변하는 경우에도 제안하는 전처리기를 사용한 스테레오 반향제거 기는 성능의 저하가 거의 없었다.
이 논문은 NLMS (normalized least mean square) 적응 필터 기반의 실시간 반향 제거기에 관해서 연구한다. 동시통화 구간에서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시켜 통화 품질 개선하고, 음향 반향 제거기의 적응 연산 제어하여 소모 전력을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 NLMS 적응 필터의 수렴 상태를 검사를 통해 추정된 반향 경로를 저장하고 적응필터의 동작 여부를 선택한다. 또한 동시통화가 검출 될 경우에 동시통화 검출기가 놓친 동시통화 시간을 고려하여 저장된 반향 경로를 선택적으로 사용한다. 제안한 방법을 이용할 경우에 간단한 동시통화 검출기를 사용하여 동시통화 구간에서 반향 제거 성능이 향상할 수 있고, 연산을 줄여서 전력 소모를 줄일 수 있다.
In this paper, the AEC(acoustic echo canceller) is designed and implemented using VHDL(VHSIC hardware description language). The designed Echo Canceller employs the pipeline and the master-slave structure, and is realized with FPGA. As an adaptive algorithm, the Normalized LMS algorithm is used. For the coefficient adjustment, the Stochastic Iteration Algorithm(SIA) which uses only current residual values is used and the number of registers are evidently reduced and convergence speed is also much improved comparing to existing methods by using EAB of FPGA for FIR filter structure of transceiver. The designed Echo Canceller is verified with the test board implemented for this paper. From the timing simulation echo signals at about 1500 sampling data are converged and ERLE is improved by about 42-dB.
음향 반향 제거기 (Acoustic Echo Canceller: AEC)는 원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화 등에서 필연적으로 발생하는 반향을 제거하기 위해 이용된다. 이러한 반향을 제거하기 위해 다양한 적응 필터링 알고리즘이 제안되었으며 LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 매우 단순하고, 비교적 강인하여 많은 응용 분야에 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 음성과 같은 상관도가 높은 유색 신호에 대해 음향반향 제거기의 수렴 속도를 저하시켜 전체적인 음향 반향 제거 성능을 떨어뜨리게 한다. 이를 보완하기 위하여 DCT나 DFT 등의 직교 변환 행렬을 이용하여 입력신호의 상관성을 저하시킨 후 LMS 적응 필터링 알고리즘을 적용하는 변환 영역 음향 반향 제거 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 MLT (Modulated Lapped Transform) 직교 변환행렬을 이용한 MLT영역의 적응음향반향 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 NXN DCT, DFT, Hadamad등의 정방 행렬 대신에 2NXN 크기의 MLT 변환 행렬을 사용함으로서 유색 입력 신호에 대해 효과적인 상관성 저하와 빠른 수렴 속도를 달성할 수 있었으며 실제 음향 반향 제거 시스템에 적용하여 그 성능을 비교 입증하도록 하였다. 합성 음성신호와 실제 음성 신호를 이용한 모의 실험 결과 제안된 MLT 영역 음향 반향 제거 시스템은 기존의 DCT 변환 영역 음향 반향 시스템에 비해 약 2배 이상의 빠른 수렴속도와 약 20∼30 ㏈ 정도의 ERLE (Echo Return Loss Enhacement) 향상을 얻을 수 있었다
The system in which a microphone and a loudspeaker are simultaneously used can cause an echo. The echo is caused by feedback between the output of the loudspeaker and the input of the microphone. The acoustic echo canceller is a device to cancel the echo in a communication system. Its general procedure for cancellation is first estimating the plant response of the feedback path and then eliminating the feedback signal from the input signal. In this paper, full-band and sub-band approaches are compared by using some simulation examples.
본 논문에서는 음향반향제거기에서 상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 검출할 때 발생하는 검출 오류에 대하여 다룬다. 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 동시통화 검출 알고리즘에서 동시통가와 반향경로의 변화를 명확하게 구분 지울 수 있는 문턱값 설정이 어렵기 때문에 때때로 검출 오류가 발생한다. 반향경로의 변화를 동시통화로 잘못 판단하면 적응필터의 탭 갱신이 멈추어져 더 이상 수렴할 수 없는 상황에 빠지기도 하고, 동시통화 중에 반향경로가 변하는 경우에는 동시통화 구간의 끝점 검출에 실패하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문께서는 반향제거기에 보조필터를 적용하여 동시통화와 반향경로의 변화를 구분할 수 있는 시스템을 제안한다. 이는 기준입력신호 (reference signal)로부터 반향신호는 추정할 수 있지만 근단화자 신호는 추정할 수 없다는 점을 이용한다. 실험을 통해 제안한 시스템 및 알고리즘이 동시통화 검출 오류와 이로 인해 발생하는 문제점을 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
Adaptive algorithm used in Acoustic Echo Canceller (AEC) needs fast convergence algorithm when reference signal is colored speech signal. Set-Membership Affine Projection (SMAP) algorithm is derived from the constraint, which is the minimum value adaptive filter coefficient error. In this paper, we test the characteristic about noise of the SMAP algorithm and proposed modified version of SMAP algorithm fur using at AEC. As the projection order increase, the convergence characteristic of the SMAP algorithm is improved where no noise space. But if the noise uncorrelated with input signal exists, the AEC shows bad performance. In this paper, we propose normalized version of adaptive constants using estimated error signal for robust to noise and show the good performance through AEC simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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