본 논문에서는 잡음에 강건한 적응 알고리즘을 이용하여 음향 반향을 제거하고 추정 오타 신호와 마이크 입력 신호간의 상관도를 이용한 후처리기로 잔여 반향을 감쇠시킴으로써 통화의 품질을 향상시키는 음향반향 제거기를 ADSP-2181을 이용하여 구현하였다. 제안하는 음향 반향제거기는 기존의 적응 필터를 이용한 음향 반향 제거기예 비해 계산량이 크게 종가하지 않으면서 잔여 반향을 제거하여 통화 품질을 개선하며, 감쇠기를 통과함으로써 원래 신호가 왜곡이 되는 현상을 방지하기 위하여 두 개 의 문턱치를 사용하여 후처리 여부를 결정하여 신호의 왜곡을 막아준다. 그리고 16 비트 고정 소수점 DSP를 이용한 실험 결과를 통하여 잡음에 강건한 적응 알고리즘이 동시 통화 상황에서도 우수하게 동작하고, 수렴 속도도 NLMS 알고리즘에 떨어지지 않음을 보았다. 그리고 후처리기를 사용함으로써 ERLE가 평균 20 dB 이상 향상되었다. 그리고 제안하는 후처리기를 사용하는 반향 제거기의 출력이 기존 후처리기를 통과한 출력보다 신호의 왜곡이 줄어 기존의 음향 반향 제거기에 비해서 성능이 향상됨을 보였다.
The adaptive echo canceller (AEC) has become an important component in speech communication systems, including mobile station. In these applications, the acoustic echo path has a long impulse response. We propose a running-average least mean square (RALMS) algorithm with a detection method for acoustic echo cancellation. Using colored input models, the result clearly shows that the RALMS detection algorithm has a convergence performance superior to the least mean square (LMS) detection algorithm alone. The computational complexity of the new RALMS algorithm is only slightly greater than that of the standard LMS detection algorithm but confers a major improvement in stability.
본 논문에서는 인과적 (causal)이고 안정적 (stable)이며 거의 완전 복원 (nearly perfect reconstruction) 성질을 갖는 M 채널 infinite-impulse response (IIR) cosine-modulated (CM) 필터 뱅크를 설계할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 1st order allpass 필터 성분을 갖는 lattice 구조를 이용하여 IIR 원형 (prototype) 필터를 간단한 제약 조건 (constraint)을 가지고서 설계하였다. 이 방법으로 설계된 IIR 원형 필터는 기존의 방법으로 설계된 IIR 원형 필터보다 더 높은 stopband attenuation과 더 가파른 (sharp) 필터 특성을 가진다. 이 IIR prototype 필터를 이용하여 설계한 M 채널 IIR CM 필터 뱅크를 subband 음향 반향 제거기에 적용하였다. 설계된 IIR CM 필터 뱅크를 이용할 경우 같은 복잡도를 가지는 M 채널 finite-impulse response (FIR) CM 필터 뱅크를 이용할 때보다 최대 15 dB 높은 echo return loss enhancement (ERLE)를 갖는 결과를 얻었다.
원거리 회의 시스템이나 차량 내 핸즈프리 통화에서 이용되는 음향 반향제거 시스템은 근단화자의 통화 상태에 대한 정보제공을 위해 동시통화검출기 (DTD: Double Talk Detector)를 포함한다. 이러한 동시 통화검출기는 주변 음향환경에 민감하게 작용하여 근단화자의 통화상태에 대해 잘못된 정보를 제공하기도 하는데, 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하여 보다 신뢰성 있는 음향 반향제어 시스템을 구축할 수 있는 새로운 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 음향 반향 제거 시스템은 지연없는 (Delayless) 서브밴드 적응 필터를 이용한 음향반향 제거기와 협대역 동시통화 검출기로 구성된다. 지연없는 서브밴드 적응음향 반향 알고리즘은 적은 계산량과 높은 수렴속도를 가지며 기존의 서브밴드(Subband) 적응음향 반향 제거기에서 문제가 되었던 지연 문제를 해결하는 등 음향 반향 제거 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 한편 본 논문에서 제안된 협대역 동시통화 검출기는 협대역 서브밴드 내에서 동시통화 검출 동작을 수행함으로서 다운 샘플링 (down-sampling)으로 인한 계산량 감소와 최저 주파수 서브밴드 대역의 저주파 신호 특성으로 인해 보다 신뢰성 있는 통화상태 정보를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서 제안된 협대역 동시통화 검출 알고리즘의 성능은 광대역 동시통화 검출 알고리즘과 다양한 비교 시뮬레이션을 통해 그 성능을 입증하도록 한다.
적응 반향제거기는 휴대전화나 음성 인식 시스템과 같은 음성 통신 시스템에서 중요한 부분의 하나로 자리잡았다. 이러한 응용에서 반향경로는 긴 임펄스 응답을 가지게 된다. 본 논문에서는 음향반향제거를 위해 Moving-Average Least Mean Square(MVLMS) 알고리즘을 제안하였다. 유색 입력 모델을 이용한 실험 결과는 MVLMS 검출 알고리즘이 Least Mean Square 검출 알고리즘에 비해 수렴 성능이 우위에 있음을 입증하였다. MVLMS 알고리즘은 약간의 계산 복잡도 향상이 있지만, 표준 LMS 검출 알고리즘에 비해 월등한 안정성 향상을 가져온다.
본 논문에서는 M-채널 서브밴드 QMF 필터 뱅크를 이용한 웨이브릿 변환기반 적응 음향반향제거기를 제안한다. 제안한 적응 음향반향제거기는 웨이브릿변환 필터뱅크의 적은 계산량, 서브밴드 처리 및 웨이브릿 서브밴드 필터의 직교성에 의해 정상상태 성능을 향상시키고, 실시간 처리가 가능하도록 구현한다. 각 서브밴드에서 적응필터의 계수적응을 위한 알고리듬으로는 실시간 반향제거와 하드웨어 구현시 비용감소를 위하여 계산량이 적고 구현이 간단한 LMS 적응 알고리듬을 사용한다. 제안한 적응 음향반향제거기의 성능평가를 위한 실험으로서 백색 가우시안 잡음 및 주변잡음을 포함한 실제의 음성신호를 입력신호로 반향제거 기에 인가하여 반향성능을 평가하였다. 실험 결과로서 제안한 음향반향제거기는 웨이브릿 완전복원 필터뱅크에 의해 수렴후 점근적 에러가 적고, 적은 계산량을 요구하며 안정한 수렴성능을 나타내었다.
본 논문에서는 크게 계산량이 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 잡음에 강건한 적응 알고리즘과 후처리기를 제안한다. 제안하는 적응 알고리즘은 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력 합으로 적응 상수를 정규화 한다. 근단화자의 음성신호나 주변 잡음이 마이크로 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음에 의한 계수 오조정을 줄일 수 있다. 잔여 반향을 제거하기 위해서 잡음에 강건한 알고리즘과 연동하는 새로운 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 활용한다. 잔여 반향은 마이크 입력신호의 전력으로 정규화된 상관도에 의해서 감쇠되어 제거한다. 정규화 상관도는 잔여 반향에 대해서 Wiener 필터 역할을 한다. 동시 통화시에는 추정 오차신호에는 근단화자의 음성신호가 대부분을 차지함으로 정규화 상관도는 거의 1이 되어 근단화자의 음성신호는 감쇠없이 전송된다. 반향 신호만 있을 때에는 잔여 반향은 후처리기에 의해서 대부분 감쇠되어 제거된다. 제안하는 후처리기를 이용한 음향 반향 제거기의 계산량은 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 증가하지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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