KR100283674B1 - How to remove noise from audio signal - Google Patents
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Abstract
본 발명은 오디오신호에 존재하는 백색잡음(white noise)을 제거하기 위한 잡음제거 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a noise reduction technique for removing white noise present in an audio signal.
이러한 본 발명은 백색잡음이 포함된 오디오신호를 입력받아 고속퓨리에 변환하는 제1 단계; 고속퓨리에 변환된 대역을 신호우세구간(SDR)과 잡음우세구간(NDR)으로 분할하는 제2 단계; 신호우세구간에서는 소정의 최소평균자승에러-단기간 스펙트럴 진폭추정방법을 적용하여 잡음을 제거하는 제3 단계; 잡음우세구간에서는 신호우세 구간의 특성정보를 이용, 소정의 변형된 최소평균자승에러-단기간 스펙트럴 진폭 추정방법을 적용하여 잡음을 제거하는 제4 단계; 및 제3 단계의 출력과 제4 단계의 출력을 합해 대역을 결합하는 제5 단계; 및 결합된 대역을 역고속퓨리에변환(IFFT)하여 복원된 오디오신호를 출력하는 제6 단계로 구성된다.The present invention includes a first step of receiving a fast Fourier conversion of an audio signal containing white noise; Dividing the fast Fourier transformed band into a signal dominant section (SDR) and a noise dominant section (NDR); A third step of removing noise in the signal dominance section by applying a predetermined minimum mean square error-short term spectral amplitude estimation method; A fourth step of removing noise by applying a predetermined modified minimum mean square error-short term spectral amplitude estimation method using the characteristic information of the signal dominance section; And a fifth step of combining bands by adding the output of the third step and the output of the fourth step; And a sixth step of outputting the reconstructed audio signal by performing inverse fast Fourier transform (IFFT) on the combined band.
따라서, 본 발명에 따르면 SNR이 낮은 지역을 복원할 때 SNR이 높은 대역의 주파수 영역 정보(엔빌로프 특성과 하모닉특성)를 이용함으로써 복원된 오디오신호의 음질을 향상시킬 수 있다.Therefore, according to the present invention, the sound quality of the restored audio signal can be improved by using frequency domain information (envelope characteristic and harmonic characteristic) of a high SNR band when restoring a region having a low SNR.
Description
본 발명은 오디오신호에 포함된 잡음을 제거하는 잡음 제거기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 오디오신호에 존재하는 백색잡음(white noise)을 제거하기 위한 잡음제거 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a noise removing technology for removing noise included in an audio signal, and more particularly, to a noise removing technology for removing white noise present in an audio signal.
일반적으로, 백색잡음에 의해 손상된 오디오신호는 전 시구간과 주파수 대역에서 잡음의 영향을 받게 되므로 복원하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 백색잡음을 제거하기 위한 종래의 장치는 도 1에 도시된 바와 같이, 채널분할기(11), 채널이득변경기(12), 채널결합기(13), 채널에너지 산정기(14), 체널잡음 산정기(15), 채널이득제어기(16)로 구성되어 있다.In general, an audio signal damaged by white noise is difficult to recover because it is affected by noise in all time sections and frequency bands. Conventional apparatus for removing such white noise, as shown in Figure 1, the channel splitter 11, the channel gain changer 12, the channel combiner 13, channel energy estimator 14, channel noise calculation It consists of the periodic 15 and the channel gain controller 16.
채널분할기(11)는 사전 처리된 입력신호를 복수의 선택된 주파수 대역으로 분리하여 복수의 사전 처리된 채널을 발생하고, 채널에너지 산정기(14)는 복수의 사전 처리된 채널 각각에서 에너지를 산정한다. 채널잡음 산정기(15)는 채널 에너지 산정을 토대로 배경잡음 에너지를 산정함과 아울러 기억시키고, 배경잡음 산정이 최소치동안 업데이트되는 것과 같은 사후 처리된 신호 에너지 레벨을 나타내는 최소치를 주기적으로 검출한다. 그리고 채널 SNR산정기가 채널 에너지 산정 및 상기 배경잡음 산정을 토대로 각 개별 채널의 상기 신호대 잡음비율을 산정하고, 채널이득제어기(16)가 상기 채널 SNR산정과 대응하는 채널 이득값을 제공하며, 채널이득변경기(12)가 채널 이득값에 따라 상기 채널분할기(11)에 의해 제공된 상기 복수의 사전 처리된 채널중 각각의 이득을 조정하여 복수의 사후 처리된 채널을 조정한다. 그리고 채널결합기(13)가 사후 처리된 출력신호를 발생하도록 상기 복수의 사후 처리된 채널을 재결합한다.The channel divider 11 separates the preprocessed input signal into a plurality of selected frequency bands to generate a plurality of preprocessed channels, and the channel energy calculator 14 calculates energy in each of the plurality of preprocessed channels. . The channel noise estimator 15 calculates and stores the background noise energy based on the channel energy estimate and periodically detects the minimum value representing the post-processed signal energy level such that the background noise estimate is updated for a minimum. The channel SNR estimator calculates the signal-to-noise ratio of each individual channel based on the channel energy estimate and the background noise estimate, and the channel gain controller 16 provides a channel gain value corresponding to the channel SNR estimate. The modulator 12 adjusts the gain of each of the plurality of preprocessed channels provided by the channel divider 11 in accordance with the channel gain value to adjust the plurality of post processed channels. And a channel combiner 13 recombines the plurality of post processed channels to generate a post processed output signal.
이러한 종래의 잡음제거회로는 신호대잡음비(SNR)에 의해 획일적으로 잡음을 제거하므로써 신호대 잡음비가 낮은 구간에 대해서는 잡음이 효과적으로 제거되지 못하는 문제점이 있다.The conventional noise canceling circuit has a problem in that noise is not effectively removed for a section having a low signal-to-noise ratio by uniformly removing noise by a signal-to-noise ratio (SNR).
이에 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위하여 안출된 것으로, 신호가 우세한 구간과 잡음이 우세한 구간으로 구분하여 서로 다른 알고리즘에 따라 잡음을 제거하여 잡음제거 특성을 개선한 오디오신호에서 잡음을 제거하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, the signal is divided into the dominant section and the noise dominant section to remove the noise according to different algorithms to remove the noise in the audio signal improved noise removal characteristics The purpose is to provide a method.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 방법은, 백색잡음이 포함된 오디오신호를 입력받아 고속퓨리에 변환하는 제1 단계; 고속퓨리에 변환된 대역을 신호우세구간과 잡음우세구간으로 분할하는 제2 단계; 신호우세구간에서는 소정의 최소평균자승에러-단기간 스펙트럴 진폭 추정방법을 적용하여 잡음을 제거하는 제3 단계; 잡음우세구간에서는 신호우세 구간의 특성정보를 이용, 소정의 변형된 최소평균자승에러-단기간 스펙트럴 진폭 추정방법을 적용하여 잡음을 제거하는 제4 단계; 및 제3단계의 출력과 제4단계의 출력을 합해 대역을 결합하는 제5 단계; 및 결합된 대역을 역고속퓨리에변환(IFFT)하여 복원된 오디오신호를 출력하는 제6 단계로 구성된 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the method of the present invention includes a first step of receiving a fast Fourier conversion of an audio signal containing white noise; Dividing the fast Fourier transformed band into a signal dominant section and a noise dominant section; A third step of removing noise in the signal dominance section by applying a predetermined minimum mean square error-short term spectral amplitude estimation method; A fourth step of removing noise by applying a predetermined modified minimum mean square error-short term spectral amplitude estimation method using the characteristic information of the signal dominance section; And a fifth step of combining bands by adding the output of the third step and the output of the fourth step; And a sixth step of outputting the reconstructed audio signal by performing inverse fast Fourier transform (IFFT) on the combined band.
도 1은 오디오신호에 잡음을 제거하는 종래의 장치를 도시한 구성도,1 is a block diagram showing a conventional apparatus for removing noise in an audio signal;
도 2는 본 발명을 설명하기 위하여 도시한 신호 및 잡음 파형도,2 is a signal and noise waveform diagram illustrating the present invention;
도 3은 본 발명에 따라 오디오신호에서 잡음을 제거하는 방법을 도시한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of removing noise from an audio signal according to the present invention.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
11: 채널분할기 12: 채널이득변경기11: channel splitter 12: channel gain changer
13: 채널결합기 14: 채널에너지 산정기13: Channel Coupler 14: Channel Energy Estimator
15: 채널잡음 산정기 16: 채널이득제어기15: Channel Noise Estimator 16: Channel Gain Controller
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 자세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명을 설명하기 위하여 도시한 신호 및 잡음 파형도로서, (가) 신호의 진폭 특성도이고, (나)는 잡음의 진폭 특성도이며, (다)는 신호와 잡음이 결합된 경우의 진폭 특성도이다. 도 2의 (가) 내지 (다)에서 횡축은 주파수(f)를 나타내고, 종축은 신호의 크기(진폭:dB)을 나타낸다. 도 2의 (가)를 참조하면 신호는 저주파대역에서 큰 값을 갖고, 고주파 대역으로 갈수록 작아지는 것을 알 수 있다. 도 2의 (나)를 참조하면, 백색잡음은 전 주파수 대역에 대해서 거의 균일한 크기로 분포되어 있는 것을 알 수 있다.2 is a signal and noise waveform diagram for explaining the present invention, (a) is the amplitude characteristic diagram of the signal, (b) is the amplitude characteristic diagram of the noise, (c) is the case where the signal and noise are combined Is the amplitude characteristic diagram. In FIGS. 2A to 2C, the horizontal axis represents frequency f, and the vertical axis represents the magnitude (amplitude: dB) of the signal. Referring to FIG. 2A, it can be seen that the signal has a large value in the low frequency band and becomes smaller toward the high frequency band. Referring to (b) of FIG. 2, it can be seen that white noise is distributed in almost uniform magnitude over the entire frequency band.
따라서 백색잡음이 포함된 일반적인 수신신호는 도 2의 (다)와 같이 신호특성이 우세한 구간(SDR:Signal Dominant Region)과 잡음특성이 우세한 구간(NDR: Noise Dominant Region)으로 구분될 수 있다. 그리고 본 발명에서는 잡음제거알고리즘을 사용하되 구간에 따라 서로 다른 최적화된 알고리즘을 적용하므로써 전체적으로 잡음 특성을 향상시킬 수 있다.Thus, a general received signal including white noise may be divided into a signal dominant region (SDR) and a noise dominant region (NDR) as shown in FIG. In the present invention, the noise reduction algorithm may be used, but the noise characteristics may be improved as a whole by applying different optimized algorithms according to sections.
도 3은 본 발명에 따라 오디오신호에서 잡음을 제거하는 방법을 도시한 흐름도이다. 본 발명에 따른 방법은 도 3에 도시된 바와 같이, 백색잡음이 포함된 오디오신호를 입력받아 고속퓨리에 변환하는 제1 단계; 고속퓨리에 변환된 대역을 신호우세구간과 잡음우세구간으로 분할하는 제2 단계; 신호우세구간에서는 소정의 최소평균자승에러-단기간 스펙트럴진폭추정(MMSE-STSA: Minimum Mean Square Error Short-Time Spectral Amplitude) 방법을 적용하여 잡음을 제거하는 제3 단계; 잡음우세구간에서는 소정의 변형된 최소평균자승에러-단기간 스펙트럴진폭(MMSE-STSA) 추정방법을 적용하여 잡음을 제거하는 제4 단계; 및 제3 단계의 출력과 제4 단계의 출력을 합해 대역을 결합하는 제5 단계; 결합된 대역을 역고속퓨리에변환(IFFT)하여 복원된 오디오신호를 출력하는 제6 단계로 구성된다.3 is a flowchart illustrating a method of removing noise from an audio signal according to the present invention. As shown in FIG. 3, the method according to the present invention comprises: a first step of receiving a fast Fourier transform by receiving an audio signal including white noise; Dividing the fast Fourier transformed band into a signal dominant section and a noise dominant section; A third step of removing noise in a signal dominance interval by applying a predetermined minimum mean square error short-time spectral amplitude estimation (MMSE-STSA) method; A fourth step of removing noise in the noise dominant section by applying a predetermined modified minimum mean square error-short term spectral amplitude (MMSE-STSA) estimation method; And a fifth step of combining bands by adding the output of the third step and the output of the fourth step; And a sixth step of outputting the reconstructed audio signal by performing inverse fast Fourier transform (IFFT) on the combined band.
먼저, 본 발명에서 이용되는 최소평균 자승에러-단기간 스펙트럴 진폭(MMSE STSA) 추정 잡음제거 알고리즘을 살펴보면 다음과 같다.First, the minimum mean square error-short term spectral amplitude (MMSE STSA) estimation noise cancellation algorithm used in the present invention will be described.
백색잡음 제거방법으로서 최소평균 자승에러-단기간 스펙트럴진폭 추정방법은 직전 프레임으로부터 얻어지는 후신호 대 잡음비와, 전체적으로 얻어지는 전신호대 잡음비를 이용한다.As a method of white noise elimination, the minimum mean square error-short term spectral amplitude estimation method uses a post-signal-to-noise ratio obtained from the previous frame and a total-signal-to-noise ratio obtained as a whole.
여기서 후신호 대 잡음비는 다음 수학식1과 같고, 전신호 대 잡음비는 다음 수학식 2와 같다.Here, the after-signal-to-noise ratio is shown in Equation 1, and the pre-signal-to-noise ratio is shown in Equation 2 below.
수학식 1에서 ″p″는 프레임을 나타내고, 분자는 각 주파수에서 현재 프레임신호의 전력을 나타내며, 분모는 각 주파수에서 잡음의 평균전력을 나타낸다.In Equation 1, ″ p ″ represents a frame, a numerator represents a power of a current frame signal at each frequency, and a denominator represents an average power of noise at each frequency.
수학식 2에서 ″p″는 프레임을 나타내고, 분자는 각 주파수에서 신호의 평균전력을 나타내며, 분모는 각 주파수에서 잡음의 평균전력을 나타낸다.In Equation 2, ″ p ″ represents a frame, a numerator represents an average power of a signal at each frequency, and a denominator represents an average power of noise at each frequency.
이와 같이 구한 신호대 잡음비를 이용하여 다음 수학식 3과 같은 이득특성을 구한다.Using the signal-to-noise ratio thus obtained, a gain characteristic as shown in Equation 3 below is obtained.
수학식 3에서 M(x)는
이와 같은 방법은 스펙트럼 차감법과 위너필터링방법 등에서 나타나는 음악성 잡음(musical noise)을 현저히 제거하는 특징이 있다.Such a method has a feature of remarkably eliminating musical noise shown in the spectral subtraction method and the Wiener filtering method.
한편, 본 발명에서는 MMSE STSA방법을 개선하기 위하여 신호 대 잡음비를 이용하여 주파수대역을 분할하여 잡음을 제거한다. 따라서 주파수 영역에서 전대역을 스펙트럼 감쇄법 같은 단일 방법을 적용하지 않고, SNR에 따라 주파수대역을 분할하여 복원방법을 다르게 적용한다. 즉, 본 발명에서는 비교적 복원이 용이한 SNR이 높은 구간에 대해서는 MMSE STSA방법을 사용하고, SNR이 낮은 구간에 대해서는 그 대역만의 정보뿐만아니라 SNR이 높은 구간의 주파수 대역정보를 이용하여 잡음 제거 및 복원하는 것이다. 다시 말하면, 신호의 영향이 우세한 신호우세구간(SDR: Signal Dominant Region)에 있어서는 상기 수학식 3에 따른 MMSE-STSA잠음 제거 방법을 사용하고, SNR이 낮아 잡음이 우세한 지역(NDR: Noise Dominant Region)에 대해서는 SDR의 주파수 정보를 공유하는 변형된 MMSE STSA 방법을 적용한다.Meanwhile, in the present invention, in order to improve the MMSE STSA method, noise is removed by dividing a frequency band using a signal-to-noise ratio. Therefore, instead of applying a single method such as spectral attenuation in the entire band in the frequency domain, the restoration method is applied differently by dividing the frequency band according to SNR. That is, in the present invention, the MMSE STSA method is used for a section with a relatively high SNR, which is relatively easy to recover, and for a section with a low SNR, noise is removed using not only information of the band but also frequency band information of a section with a high SNR. To restore. In other words, in the Signal Dominant Region (SDR) in which the influence of the signal is dominant, the MMSE-STSA sleep removal method according to Equation 3 is used, and the noise dominant region (NDR) is low because the SNR is low. For the above, the modified MMSE STSA method that shares frequency information of SDR is applied.
변형된 MMSE STSA 방법은 SNR이 낮아 복원이 어려운 고주파 대역의 하모닉성분과, 엔빌로프를 복원하여 음질을 향상시킬 수 있다. 대역분할에 위해서 스펙트럼의 엔빌로프를 분할 변수로 사용한다. 스펙트럼의 엔빌로프를 얻기 위한 방법으로는 음성분석등에서 많이 사용되고 있는 선형예측계수를 이용한 스펙트럼을 이용한다. 즉, 다음 수학식 4와 같이 선형예측 스펙트럼과 평균잡음 스펙트럼의 차를 대역결정을 위한 변수로 사용하였다.The modified MMSE STSA method can improve the sound quality by restoring the harmonic component and the envelope of the high frequency band which is difficult to recover due to low SNR. For band splitting, we use the envelope of the spectrum as the splitting variable. As a method for obtaining an envelope of a spectrum, a spectrum using a linear predictive coefficient widely used in speech analysis is used. That is, the difference between the linear prediction spectrum and the average noise spectrum is used as a variable for determining the band as shown in Equation 4 below.
상기 수학식 4에서
SDR에서 얻어진 하모닉 주파수와 엔빌로프 정보를 이용하여 NDR영역을 복원하기 위해서는 MMSE STSA방법의 이득식을 새롭게 정의하는 것이 필요하다. 먼저, 추정된 엔빌로프를 이용하면 '후 SNR'이 다음 수학식5와 같이 보다 정확하게 정의될 수 있다.In order to recover the NDR region using harmonic frequency and envelope information obtained from SDR, it is necessary to newly define a gain equation of the MMSE STSA method. First, using the estimated envelope, 'post SNR' may be more accurately defined as in Equation 5 below.
신호 대 잡음비가 낮을 때, 이득함수는 후 신호 대 잡음비의 스무딩 값을 갖게 되므로 정확한 엔빌로프를 복원할 수 있다. 상기 수학식 5는 하모닉 성분의 복원을 위해 다음 수학식 6과 같이 변형된다. 정확한 하모닉의 크기를 추정하기 어렵기 때문에 주위의 값에 대해 큰 값을 취하도록 이득 함수를 조정한다.When the signal-to-noise ratio is low, the gain function has a smoothing value of the post-signal-to-noise ratio, so that the correct envelope can be restored. Equation 5 is modified as in Equation 6 below to restore the harmonic component. Since it is difficult to estimate the exact harmonic size, adjust the gain function to take a larger value for the surrounding values.
상기 수학식 6에서 하모닉 영역은 하모닉 주파수 주위를 포함하는 영역으로 윈도우 함수의 주엽(main lobe)의 폭을 의미한다. 하모닉 주파수에서 가중 함수인 베터값은 2의 값을 갖고, 그외의 하모닉 영역에서는 떨어지는 값을 갖는다. 따라서 하모닉 성분은 주위의 값에 대해 약 6dB정도 큰 값을 갖게 된다.In Equation 6, the harmonic region refers to a region including a harmonic frequency around the main lobe of the window function. The bettor value, which is a weighting function at the harmonic frequency, has a value of 2 and has a falling value in other harmonic ranges. Therefore, the harmonic component is about 6 dB larger than the ambient value.
이어 도 3을 참조하면, 단계 S1에서는 손상된 오디오신호를 입력받고, 단계 S2에서는 입력된 신호를 고속퓨리에변환(FFT)한다. 이어 단계 S3에서 FFT변환된 대역을 신호가 우세한 영역(SDR)과 잡음이 우세한 영역(NDR)으로 분할한다. 그리고 단계 S4에서 신호가 우세한 영역(SDR)에서는 MMSE STSA방법을 그대로 적용하고, 잡음이 우세한 영역(NDR)에서는 신호가 우세한 영역(SDR)의 하모믹 특성과 엔빌로프 특성을 이용하여 변형된 MMSE STSA방법을 적용한다.3, a damaged audio signal is input in step S1, and a fast Fourier transform (FFT) is performed on the input signal in step S2. Subsequently, in step S3, the FFT-converted band is divided into a region where the signal is dominant (SDR) and a noise dominant region (NDR). In step S4, the MMSE STSA method is applied as it is to the signal dominant region SDR, and in the noise dominant region NDR, the MMSE STSA modified using the harmonic and envelope characteristics of the signal dominant region SDR. Apply the method.
이어 단계 S6에서는 대역이 분할되어 잡음이 제거된 두신호를 다시 결합하고, 단계 S7에서는 역고속퓨리에변환(IFFT)을 수행하여 복원된 오디오신호를 단계 S8에서 출력한다.Subsequently, in step S6, the bands are divided and the two signals from which the noise is removed are combined again. In step S7, an inverse fast Fourier transform (IFFT) is performed to output the restored audio signal in step S8.
이상에서 살펴 본 바와 같이, 본 발명에 따르면 SNR이 낮은 지역을 복원할 때 SNR이 높은 대역의 주파수 영역 정보(엔빌로프 특성과 하모닉특성)를 이용함으로써 복원된 오디오신호의 음질을 향상시킬 수 있다. 특히, 백색잡음에 의해 손상된 음성이나 음악신호를 입력받아 SNR에 따라 대역 분할한 후 분할된 대역에 따라 적절한 잡음 제거방법을 적용할 수 있다.As described above, according to the present invention, when reconstructing a region having a low SNR, the sound quality of the restored audio signal may be improved by using frequency domain information (envelope characteristic and harmonic characteristic) of a high SNR band. In particular, after receiving a speech or music signal damaged by white noise, the band is divided according to the SNR, and an appropriate noise removing method may be applied according to the divided band.
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