In this paper, an improved network echo canceller is proposed. The proposed echo canceller is based on the LTJ(lattice transversal joint) adaptive filter which uses informations from the speech decoder. In the proposed implementation method of the network echo canceller, the filer coefficients of the transversal filter part in the LTJ adaptive filter is updated every other sample instead of every sample. So its complexity can be lower than that of the transversal filter. And the echo cancellation rate can be improved by residual echo cancellation using the lattice predictor whose order is less than 10. Computational complexity of the proposed echo canceller is lower than that of the transversal filter but the convergence speed is faster than that of the transversal filter. The performance improvement of the proposed echo canceller was verified by the experiments using the real speech signal and speech coder.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 선형예측기를 이용한 잔여반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 비동시통화구간의 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 선형예측에 의해 백색화된 잔여반향신호에는 여전히 음성성분이 남아있다. 제안된 구조는 선형예측오차신호와 선형예측신호의 전력을 이용하여 백색화된 신호를 더욱 더 백색화시킨다. 이러한 백색화 과정을 거치면 동시통화구간에는 근단화자음성과 주변 잡음이 존재하고, 비동시통화구간에는 백색잡음이 존재하게 된다. 근단화자음성과 백색화된 신호를 결합하여 다시 선형예측기에 통과시켜 배경잡음을 추가로 제거한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC (acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 주변 잡음이 많을 때 반향 경로 추정 성능이 우수한 개선된 AP 알고리즘을 적응 알고리즘으로 사용하고 비동시 통화구간에서 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.640-644
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2010
When we talk with hands-free in a car or noisy lobby, the performance of the echo canceller degrade because background noise added to echo caused by the distance from mouth to microphone is relatively long. It gives a reason for necessity of noise-robust and high convergence speed adaptive algorithm. And if acoustic echo canceller operated not perfectly, residual signal going through the echo canceller to far-end speaker remains residual echo, which degrade quality of talk. To solve this problem, post-processing needed to remove residual echo ones more. In this paper, we propose a new acoustic echo canceller, which has noise robust and high convergence speed, linked with linear predictor as a post-processor. By computer simulation, it is confirmed that the proposed algorithm shows better performance from acoustic interference cancellation (AIC) viewpoint.
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.
This paper presents the integrated speech enhancement system for hands-free mobile communication. The proposed integrated system incorporates both acoustic echo cancellation and engine noise reduction device to provide signal enhancement of desired speech signal from the echoed plus noisy environments. To implement the system, a delayless subband adaptive structure is used for acoustic echo cancellation operation. The NLMS based adaptive noise canceller then applied to the residual echo removed noisy signal to achieve the selective engine noise attenuation in dominant frequency component. Two sets of computer simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the system; one for the fixed acoustical environment condition, the other for the robustness of the system in which, more realistic situation, the acoustic transmission environment change. Simulation results confirm the system performance of 20-25dB ERLE in acoustic echo cancellation and 9-19 dB engine noise attenuation in dominant frequency component for both cases.
본 논문에서는 핸즈프리 전화통신을 위한 동시통화(double-talk) 및 잡음에 강건한 반향제거 시스템을 제안한다. 제안하는 반향제거 시스템은 동시통화 상황을 판별하기 위해 마이크 입력신호와 추정한 마이크 입력신호의 분산을 기반으로한 동시통화 검출 알고리즘을 사용하고 반향 경로 추정을 위한 적응 필터는 잔여반향 오차 전력과 AP 알고리즘의 투영차수를 곱하여 입력 신호의 자기공분산 행렬에 더해 정규화시킨 알고리즘을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 동시통화 및 주변 잡음이 큰 핸즈프리 환경에서 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는, 원거리 음성인식을 위한 서브밴드 필터링 기반의 빠르고 효율적인 에코제거 시스템을 제안한다. 제안하는 에코제거 시스템은 우선 채널간 유사도 (correlation) 가 높을 경우 적응필터가 오작동하는 것을 방지하기 위해 spatial decorrelation 을 적용하게 된다. 그리고 tree 형태를 가지는 IIR filterbank 기반의 subband 구조를 채택함으로써, 적은 차수로도 효과적인 analysis, synthesis 필터링을 수행할 수 있도록 한다. 이 과정에서 불가피하게 발생하는 서브 밴드간 spectral aliasing은 notch filter를 적용해 해결할 수 있다. 또한 적응 필터로는 improved proportionate normalized least-mean-square (IP-NLMS) 알고리즘을 사용해 수렴속도 및 에코제거 성능에서 우수함을 확인하였다. 마지막으로 decision-directed estimation 기반의 residual echo suppressor를 적용해 잔여 에코를 제거하게 된다. 본 논문에서는 각 단계를 구성하게 된 이론적인 배경을 소개하고, 실제 에코가 존재하는 환경에서 ERLE, 원거리 음성 인식률, computational complexity를 통해 제안하는 에코제거 시스템의 효과를 입증하도록 한다.
본 논문에서는 차량 환경에서 핸즈프리 단말기를 위한 잔향반향제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 음향반향제거와 잡음제거의 결합구조에 근거하며, 음성신호의 스펙트럼 특성을 배경잡음화함으로써 잔여 반향제거 성능을 향상시킨다. 일반적으로 음향반향제거에서 실제 충격응답보다 적은 차수의 적응필터를 이용할 경우 잔여반향의 전력이 증가하며, 잡음제거기법을 적용하여 잔여반향성분을 줄일 수 있다. 음성신호가 입력되는 음향반향제거기의 잔여반향을 효과적으로 제거하기 위해 음성신호의 AR 스펙트럼에 따른 역필터링을 수행함으로써 잡음제거기에 의한 잔여반향제거 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기법은 현재 상용화되고 있는 이동통신용 음성부호화기에 포함된 잡음제거기법과 결합하여 사용할 경우 매우 적은 부가 계산량만으로 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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