The time domain adaptive noise canceller (time domain ANC) with the adaptive compensator and its algorithm, so called compensated least mean squares(CLMS) algorithm, had been introduced to improve the performance of ANC[1]. In this paper the time domain ANC with the adaptive compensator is transformed into the frequency domain ANC with the adaptive ocmpensator. An compensated frequency-domain least mean squares(CFLMS) algorithm that can adapt the proposed frequency domain ANC is presented.
The development of noise robust speech processing systems is becoming increasingly important as speech technology is currently widely applied in real world applications. Recently, to resolve such a noise problem, adaptive noise canceller(ANC) is frequently used, which is based upon adaptive filters. The adaptive recursive filters perform better than adaptive non-recursive filters due to the added poles, but the stability may be severely threatened. But these problems of adaptive recursive filters was solved by ACHARF algorithm. This paper presents a method which combines speaker verification system with ANC(Adaptive Noise Canceller) using the ACHARF algorithm. In the front-end stage, ANC is adopted to suppress the additive noise imposed on the speech signal. The results show that the performance of speaker verification system becomes better than before.
적응 필터를 이용한 잡음제거기 모형은 실제의 경우 잡음신호원 으로부터 주신호입력까지 경로 전달함수와 잡음제거기의 잡음신호입력 까지의 경로 전달함수가 모두 존재한다. 종래의 잡음제거기 모형에서 한쪽의 경로 전달함수만을 고려한점을 개선하여 제안된 새 모형에서 두 방향의 전달함수가 모두 존재하는 것으로 하여 적응 잡음제거기의 최적 전달함수를 유도하였다. 적응 필터는 적응 속도가 빠른 JP 격자필터를 이용하였고 ANC-ALE 모형에 의해 SNR이 더욱 개선됨을 나타내었으며 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 아울러 dc bias가 특별한 신호에 대해 잡음제거기에 더욱 효과적으로 작용함을 보였다.
In this paper, we focus on the real time implementation of the single channel adaptive noise canceller(ANC) by using TMS320C30 EVM board. The implemented single channel adaptive noise canceller is based on a reference paper [1] in which it is simulated by using the recursive average magnitude difference function(AMDF) to get a properly delayed input speech on a sample basis as a reference signal and normalized least mean square(NLMS) algorithm. To certify results of the real time implementation, we measured the processing time of the ANC and enhancement ratio according to various signalto-noise ratios(SNRs). Experimental results demonstrate that the processing time of the speech signal of 32ms length with delay estimation of every 10 samples is about 26.3 ms, and almost the same performance as given in [1] is obtained with the implemented system.
信號가 전송되는 과정에서 임의의 경로를 통하여 混信되어 들어오는 干涉信號에 의해 原信號가 손상될 경우, 干涉信號의 경로를 識別(推定)하여 이를 근거로 손상된 신호로부터 干涉信號를 제거하는 適應 雜音 除去品(adaptive noise canceller : 이하 ANC로 略함)가 널리 소개되었다. 이 방법은 干涉信號의 特性이나 그 混信 經路의 傳達兩數에 대한 事前知識이 없는 경우에 특히 유용하다. 그러나 이 방법은 干涉信號의 經路를 最小 平均 自乘 誤差의 의미에서 推定함에 있어서 原信號의 信號的 特性에 의해 그 最適値가 많은 영향을 받게 되는 문제점이 있다. 本 論文에서는 干涉信號와 原信號간의 相關度(correlation)가 적은 경우에 대하여, 原信號를 더욱 충실히 복구해 낼 수 있는 適應 雜音 除去器 및 그 알고리듬을 소개한다. 기존의 適應 필터를 이용한 ANC에서는 定常狀態에서 推定 誤差 信號에 해당하는 原信號가 필터 계수의 적응과정에 미치는 영향을 근원적으로 제거하기가 어려우므로 필터의 收劍速度를 안정적으로 느리게 하는 方法을 채택하는 것이 보편적이지만, 本 論文에서는 이 문제점을 근본적으로 해결하기 위하여 適應에 의해 발생하는 推定 誤差 信號를 補償器라는 보조 시스템을 통하여 綏和 내지는 極小化하여 이 信號로써 필터 계수를 조정함으로써 收劍 速度를 희생시키지 않고도 安定된 필터 알고리듬을 제시하였다. 이 알고리듬을 채택한 ANC는 기존의 방법에 의한 ANC 보다 雜音除去 능력이 우수함을 電算 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
A conventional adaptive noise canceller (ANC) using LMS algorithm suffers from the misadjustment of adaptive filter weights due to the gradient-estimate noise by input speech signal at steady state. In this paper, an ANC is proposed which uses the combination of VSLMS (variable step size LMS) and SA (sign algorithm) to improve steady state performance and convergence rate. SA algorithm is applied in speech region to prevent the weights from perturbing by output speech of ANC and VSLMS algorithm is applied to improve convergence rate and channel tracking ability in silence region and adaptive transient region. In compute rsimulation, the performance of the proposed VSLMS-SA combination algorithm is much better than LMS algorithm and the algorithm, recently proposed by greenberg, with adaptation step-size parameter determine dby sum method in convergence rate, channel tracking and steady state performance.
The performance of the adaptive noise canceller using LMS algorithm is degraded by the gradient noise due to target speech signals. An adaptive noise canceller with speech detector was proposed to reduce this performande degradation. The speech detector utilized the adaptive prediction-error filter adapted by the NLMS algorithm. This paper discusses to enhance the performance of the adaptive noise canceller forthecorlored noise. The affine projection algorithm, which is known as faster than NLMS algorithm for correlated signals, is used to adapt the adaptive filter and the adaptive prediction error filter. When the voice signals are detected by the speech detector, coefficients of adaptive filter are adapted by the sign-error afine projection algorithm which is modified to reduce the miaslignment of adaptive filter coefficients. Otherwirse, they are adapted by affine projection algorithm. To obtain better performance, the proper step size of sign-error affine projection algorithm is discussed. As resutls of computer simulation, it is shown that the performance of the proposed ANC is better than that of conventional one.
본 논문에서는 기준신호를 획득하기 어려운 환경에서 환경소음이 정상적인 특성을 가질 경우 음성을 향상시킬 수 있는 가중치 갱신제어 적응소음제거기를 제안하였다. 일반적인 적응소음제거기의 경우 소음만의 기준신호를 획득하여야 한다. 그러나 다수의 기기에 의한 복합적인 소음과 작업자에 의한 음성이 혼합되는 공장 환경에서는 소음발생원들로 부터 순수한 소음신호를 획득하기가 어렵다. 따라서 기준신호를 이용할 수 없기 때문에 이러한 환경에서는 기존의 적응잡음제거기를 사용하기가 어렵다. 제안한 방법에서는 입력신호를 임의의 상수로 하고 기준신호에 마이크로폰의 신호를 입력한다. 그런 다음 음성이 없는 구간에서 적응필터의 가중치를 갱신하여 소음을 제거하고 음성이 발생한 구간에서는 가중치를 고정하여 소음이 제거된 변형 음성신호를 획득한다. 그리고 변형 음성신호를 복원 필터링하여 음성신호를 출력한다. 이것은 다수의 공장소음이 정상적이고 짧은 대화구간에서 소음이 변하지 않는 점을 고려하였다. 실험의 결과 제안한 소음제거기가 공장소음을 효과적으로 제거할 수 있었고 신호 대 잡음비 면에서도 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 심음 향상을 위해 단일 채널 적응 잡음 제거기를 제안한다. 청진음은 일상적이거나 응급 상황 시 다양한 소리가 섞여 심음의 판독이 어려운 특징이 있다. 기존의 두 채널의 입력을 가지는 적응 잡음 제거기에서 단일 채널의 구현을 위해 단일 채널로 입력된 청진음은 심음의 특징을 기반을 둔 HS 분석기와 BS-Gate를 제안하여 기준 신호를 생성하였다. 제안한 단일 채널 적응 잡음 제거기는 BIOPAC Systems, Inc의 SS30L과 MP 36을 이용하여 획득한 청진음을 이용하여 실험하였으며, 그 결과 효과적으로 호흡음이 감쇄하여 심음이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 단일 채널을 사용하는 적응 선 스펙트럼 강조기와의 비교 실험을 통해 심박의 변화에도 효과적으로 잡음을 제거하였음을 확인할 수 있었다.
In man-machine communication by speech under the noisy environment, the quality of speech may be degraded severely for the machine to recognize correctly. Especially when the corrupting noise occupies the same band as the speech, the conventional fixed filters cannot filter out the noise effectively. In recent, to resolve such a problem adaptive noise canceller (ANC) is frequently used, which is based upon adaptive filters. The Adaptive recursive filters perform better than adaptive nonrecursive filters due to the added poles, but the stability may be severely threatened. In this paper an ANC system employing the adaptive recursive filter is proposed to enhance the speech corrupted by noise. And the stability of the adaptive recursive filter is guaranteed by employing the adaptive compensator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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