본 논문은 부밴드별 반향제거 필터 뱅크를 구현하기 위한 가중 Overlap-add 적응필터를 이용한 단일 채널 음향 반향제거기를 제안한다. 기준 입력 신호의 고유치 분포율에 의존하여 수렴특성이 결정되는 NLSM (Normalize US)알고리즘을 사용하여 전대역 처리 과정에서 발생하는 수렴 성능의 저하를 방지하고, 효율적인 블록 병렬처리가 가능한 부밴드 처리기법인 가중 Overlap-add 방식을 적용한 적응 반향제거기의 성능을 고찰한다. 또한 본 논문에서는 동시 통화 검출을 위한 전용 필터와 에너지 비교 방법을 동시에 사용하는 새로운 형태의 동시통화 검출 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안한 적응 반향 제거기와 동시 통화 검출기의 효과적인 근단 화자 검출 방법을 보인다.
본 논문에서는 음향학적 반향 제거(AES, acoustic echo suppression)를 위해 주파수영역에서 soft decision 기법에 근거한 새로운 동시통화 검출 (DTD, double-talk detection) 알고리즘을 제안한다. 제시된 방법은 효과적인 DTD를 위해 상관계수 (cross-correlation coefficient)에 기반하여 hard decision을 사용하는 기존의 알고리즘 대신 주파수 영역에서 입력 및 원단신호의 VAD (voice activity detection) 결과와 음성 통계모델에 기반한 soft decision 방법을 도입하여 전역 근단화자존 재확률 (GNSPP, global near-end speech presence probability)을 DTD에 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 핸즈프리 통신에서의 반향제거를 위한 음성 특징 기반의 동시통화 검출 기법을 제안한다. 동시통화 검출은 반향제거를 위한 적응 필터의 적응을 제어하는 역할을 하기 때문에 매우 중요한 분야이다. 이전까지의 연구에서는 동시통화 검출을 음성의 특징에 대한 고려 없이 단순히 신호처리 영역에서만 이루어졌다. 하지만 제안한 기법에서는 음성인식으로 사용되는 음성 특징을 핸즈프리 통신상에서의 근단 화자와 원단화자 사이의 차별성을 가지는 특징으로 사용하였다. 제안한 방식이 시간 축에서의 파형만을 이용하여 판단하는 동시통화검출기보다 우수한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
기존의 후처리 기법을 그대로 적용한 P-ECLMS(Post-Processing Expand Correlation LMS) 알고리즘은 동시통화환경에서 근단신호의 왜곡을 발생 시킨다. 이러한 문제를 해결해주기 위해 단일통화의 경우와 동시통화의 경우 후처리계수를 달리 하여 주는 SP-ECLMS(Selective Post-Processing ECLMS) 알고리즘을 제안한다. 상관도가 30% 이상 나을 때는 신호의 왜곡을 방지하기 위해 원래의 신호를 출력시키도록 하고 상관도가 그 이하일 경우는 후처리 값을 그대로 가중 값으로 적용하여 단일 통화 환경의 잔여반향을 줄여준다. 따라서 통화시간의 대부분인 단일통화환경에서의 잔여반향을 감소시키고 동시통화환경에서도 안정적 통신채널을 유지하도록 한다.
본 논문에서는 송수화기를 사용하지 않고도 통화 가능한 핸즈프리 통화방식에서 스피커의 출력신호가 마이크로 입력되는 음향반향(acoustic echo)을 효과적으로 제거할 수 있는 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기의 구현에 관하여 연구한다. 적응필터만을 적용한 기존의 음향반향 제거기는 반향신호와 동시통화의 문제를 동시에 해결하는데 있어서 많은 어려움을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 modified NLMS 알고리즘이 적용된 적응필터, 두 개의 독립된 망각인자(forgetting factor)를 이용하여 원단신호의 음성구간을 정확하게 검출하는 VAD, 마이크신호와 잔여반향신호의 상호상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 신속하고 정확하게 판단하기 위한 동시통화 검출기, 그리고 VAD와 동시통화 검출기를 이용한 출력제어부로 구성된 음향반향 제거기를 제안한다. 이러한 구조의 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기는 기존의 핸즈프리 전화기와 차별되게 반향도 없고 동시통화도 원활한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 동시통화에 강인한 특성을 갖는 알고리즘의 추적성능을 개선시킬 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 반향경로의 변화를 검출하는 방법과 적응필터의 계수 적응식을 변경하는 방법을 제안하였다. 오차신호 대 스케일 파라메터의 비는 반향경로가 변화한 경우와 동시통화가 발생한 경우에 지속시간이 다른 특성을 가지며 이를 이용하여 반향경로 변화를 검출한다. 제안한 적응필터계수 적응식은 잘못된 오차신호선택을 방지하도록 하여 추적 성능을 개선시킨다. 실제 음성신호와 ITU-T G.168에서 제공하는 반향경로를 사용한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 4dB 이상 성능을 개선시킴을 확인하였다.
In this paper, nonlinear echo cancellation using a correlation LMS (CLMS) algorithm is proposed to cancel the undesired nonlinear echo signals generated in the hybrid system of the telephone network. In the telephone network, the echo signals may result the degradation of the network performance. Furthermore, digital to analog converter (DAC) and analog to digital converter (ADC) may be the source of the nonlinear distortion in the hybrid system. The adaptive filtering technique based on the nonlinear Volterra filter has been the general technique to cancel such a nonlinear echo signals in the telephone network. But in the presence of the double-talk situation, the error signal for tap adaptations will be greatly larger, and the near-end signal can cause any fluctuation of tap coefficients, and they may diverge greatly. To solve a such problem, the correlation LMS (CLMS) algorithm can be applied as the nonlinear adaptive echo cancellation algorithm. The CLMS algorithm utilizes the fact that the far-end signal is not correlated with a near-end signal. Accordingly, the residual error for the tap adaptation is relatively small, when compared to that of the conventional normalized LMS algorithm. To demonstrate the performance of the proposed algorithm, the DAC of hybrid system of the telephone network is considered. The simulation results show that the proposed algorithm can cancel the nonlinear echo signals effectively and show robustness under the double-talk situations.
Blind speech separation (BSS) is well-known as a powerful technique for speech enhancement in many real world environments. In this paper, we propose a new application of BSS - acoustic echo cancellation (AEC) in a car environment. For this purpose, we develop a block-online BSS algorithm which provides robust separation than a batch version in changing environments with moving speakers. Simulation results using real world recordings show that the block-online BSS algorithm is very robust to speaker movement. When combined with AEC, simulation results using real audio recording in a car confirm the expectation that BSS improves double talk detection and echo suppression.
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.
본 논문은 암묵신호분리방법을 이용한 음향반향 제거에 관한 것이다. 이 방법은 동시통화 중에도 반향제거 성능이 저하되지 않는다. 폐쇄된 반향환경에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 신호분리를 위해 분리계수를 직접 계산하지 않고 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하는 방식으로 이루어진다. 계수 갱신은 2차 통계적 성질을 기반으로 반복적인 계산에 의해 수행됨으로서 근단화자 신호를 추정해낸다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR 필터구조에 비해 PESQ가 0.6점 향상되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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