KR100790042B1

KR100790042B1 - 소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기

Info

Publication number: KR100790042B1
Application number: KR1020060034395A
Authority: KR
Inventors: 조영호
Original assignee: 조영호
Priority date: 2006-04-17
Filing date: 2006-04-17
Publication date: 2008-01-02
Also published as: KR20070102779A

Abstract

본 발명은 소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기에 관한 것으로서, 해결하고자 하는 기술적 과제는 통신 기기에 있어 소음을 완전히 제거 또는 상당히 감소시켜 신호를 전달하는데 있다.

이를 위해 본 발명에 의한 해결 방법의 요지는 음성 V₁, 소음 N₁ 및 이들이 섞인 신호 P₁을 수신하는 제1마이크로폰;

음성 V₂, 소음 N₂ 및 이들이 섞인 신호 P₂를 수신하는 제2마이크로폰;

상기 제1마이크로폰에 수신된 음성 V₁과 소음 N₁으로부터 아래의 수학식 1a에 의하여 P₁을 구하고, 상기 제2마이크로폰에 수신된 음성 V₂과 소음 N₂로부터 아래의 수학식 1b에 의하여 P₂를 구하고,

상기 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰으로부터 수신된 음성 V₁과 음성 V₂로부터 아래의 수학식 2a에 입력하여 전달 함수 T_V를 구하고, 상기 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰으로부터 수신된 소음 N₁과 소음 N₂로부터 아래의 수학식 2b에 입력하여 전달 함수 T_N을 구하며, 상기 P₁및 P₂에관한 수학식 3에 의해 정리된아래의 수학식 4에 전달함수 T_N 및 전달 함수 T_V를 입력하여 재생 음성 V_1R을 연산하는 필터를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치가 개시된다.

수학식 1a

수학식 1b

수학식 2a

수학식 2b

수학식 3

수학식 4

전달함수, 켑스트럼분석, 적응소음제거, LMS, 자유장, 원장, 근장, 잔향, 무향실, 샘플링주파수, 정상분포소음, 푸리에변환, 역푸리에변환, 회선, 주파수영역, 시간영역

Description

소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기{Noise canceling device and method thereof, and communication terminal using the same}

도 1은 본 발명에 의한 소음 제거 장치와 그 방법의 개략적인 아이디어를 설명하기 위한 두개의 마이크로폰, 음성 신호 및 소음의 상대적 위치 관계를 도시한 모식도이다.

도 2는 본 발명에 의한 소음 제거 장치와 그 방법에 의해 소음을 완전히 제거 또는 현저히 감소시켜 신호를 재현하기 위한 연산 흐름을 개략적으로 도시한 블록도이다.

도 3은 본 발명에 의한 소음 제거 장치와 그 방법을 이용한 휴대폰과 같은 통신 기기의 일례를 도시한 개략도이다.

도 4는 본 발명에 의한 소음 제거 장치와 그 방법에 의해 소음이 완전히 제거되거나 또는 현저히 제거되는 방법을 주파수 영역에서 도시한 블록도이다.

도 5는 본 발명에 의한 소음 제거 장치와 그 방법에 의해 소음이 완전히 제거되거나 또는 현저히 제거되는 방법을 시간 영역에서 도시한 블록도이다.

도 6a, 도 6b, 도 6c, 도 6d, 도 6e 및 도 6f는 정상분포소음(normally distributed white noise)을 이용하여 매번 다른 성분의 소음을 발생시키는100번의 시뮬레이션을 거쳐 평균한 소음감소효과를 데시벨 단위로 나타낸 그래프이다.

< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >

11; 마이크로폰1 12; 마이크로폰2

33; 휴대폰 44; 입출력부

45; A/D-D/A 변환부 46; 연산부

본 발명은 소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기에 관한 것으로서, 보다 상세히는 소음이 심한 곳에서 통신 기기를 사용하여 음성 신호를 전달할 때 음성 신호와 소음이 함께 전송됨으로써 발생되는 수신자의 음성 신호 인식 저하 현상을 방지하기 위해 소음을 완전히 제거 또는 상당히 감소시켜 전달할 수 있는 소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기에 관한 것이다.

일반적으로 두개의 마이크로폰을 이용하여 소음이 섞인 음성 신호로부터 음성 신호를 분리해 내거나 혹은 소음이 감소된 음성 신호를 얻는 방법으로 켑스트럼분석 (Kepstrum analysis) 방법 및 적응소음제거 (Adaptive Noise Cancellation) 방법 등의 기술이 알려져 있다.

상기 켑스트럼분석 방법에서는, 제1마이크로폰과 제2마이크로폰에 수신되는 음성 신호는 동일해야 한다는 전제하에서 별도의 음성인식장치를 이용하여 제1마이크로폰과 제2마이크로폰에 수신되는 소음간의 전달함수(Transfer function)를 구할 때 켑스트럼분석 방법을 이용한다. 이 방법에서는 전달함수를 실시간으로 계속 계 산해 주어야 하고 또한 별도의 음성인식장치를 필요로 하기 때문에 휴대폰같은 소형 통신 기기에 적용하기가 용이하지 않다.

다음으로 적응소음제거 방법에서는 LMS (Least Mean Square) 연산을 통하여 오차를 줄여나가는 알고리즘을 이용하며, 제1마이크로폰은 소음이 섞인 음성을 수신하고 제2마이크로폰은 소음 가까이에 설치하여 소음만을 수신하도록 하는 방법을 쓴다. 이를 통신 기기에 적용하는 방법은 이미 널리 소개되어 있다. 그러나 이 방법에서는 500Hz 미만의 음성분에 대해서만 효과적인 소음제거가 있음을 밝히고 있다. 통상적으로 음성이 가지는 고음역은 7kHz에 이를 수 있고, 통신 기기에 의한 음성 전달은 대개 3.3kHZ까지의 고음역을 포함하고 있는 것을 감안하면, 이 방법에 의한 소음 감소로 인해 개선되는 음성 인식력에는 한계가 있다. 또한 상기 적응소음제거 방법에서는 제1마이크로폰은 소음이 섞인 음성 신호를 수신하도록 하고, 제2마이크로폰은 소음만을 수신하도록 설치할 것을 요구한다. 따라서 이 두개의 마이크로폰 사이의 간격은 커야 한다. 이것은 이 기술을 통신 기기에 응용하는 것에 있어서 큰 단점으로 작용한다. 특히 소형 통신 기기에 장착되는 두개의 마이크로폰중의 어느 한쪽이 음성신호는 전혀 수신하지 않고 소음만을 수신하도록 설치해야 한다는 것은 굉장히 어려운 일이다. 이런 단점을 극복하고 또한 LMS연산시간을 줄이기 위해 켑스트럼분석 방법을 적응소음제거 방법에 응용하기도 하지만 켑스트럼분석 방법의 사용은 다시 음성인식장치를 필요로 하게 된다.

위에 소개한 기술들은 통신 기기에 응용되어 사용되기도 하지만, 해당 통신 기기의 사용상의 목적과 편리를 위해서는 적절치 않은 면들을 다분히 포함하고 있 다.

본 발명은 상술한 종래의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 종래의 켑스트럼분석 방법 및 적응소음제거 방법을 사용하지 않고 휴대폰 등의 소형 통신 기기에 적합하도록 두개의 마이크로폰을 서로 가까운 거리에 설치하고, 간단한 수식을 갖는 필터로 음성 신호로부터 소음이 완전히 제거 또는 현저히 감소된 신호를 분리해 낼 수 있으며, 또한 이것을 연산하기 위한 필터의 알고리즘 역시 간단하게 구현할 수 있는 소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기를 제공하는데 있다.

이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.

도 1에 도시된 바와 같이, 음성 신호를 V, 소음을 N이라고 정의한다. 그리고 동일한 특성을 가진 두개의 마이크로폰을 각각 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)라고 정의한다. 또한, 상기 두개의 마이크로폰에 수신된 음성을 각각 V₁,V₂라 정의하고, 소음을 각각 N₁,N₂라고 정의하며, 소음이 섞인 음성을 각각 P₁,P₂라고 정의한다. 그러면 이들 사이에는 수학식 1a, 수학식 1b와 같은 관계가 성립한다. 여기에서 V₁,V₂,N₁,N₂,P₁,P₂는 주파수영역(frequency domain)에서 표현된 값이다. 따라서 실제로는 k로 표시되는 파수(wavenumber)의 함수로 나타내어지는 값이지만 편의상 k를 생략하고 나타낸다. 이 값들의 시간영역(time domain)에서의 값들과 본 발명과의 상관 관계는 도 4의 설명에서 자세하게 다루어질 것이다.

수학식 1a

수학식 1b

상기 두개의 마이크로폰으로부터 수신된 음성 V₁,V₂ 사이의 전달함수(Transfer function)인 T_V를 정의하면, 수학식 2a와 같이 되고, 소음 N₁,N₂ 사이의 전달함수인 T_N을 정의하면 수학식 2b와 같이 된다.

수학식 2a

삭제

수학식 2b

삭제

상기 수학식 1a 에서 수학식 1b를 뺀 결과를 수학식2a, 수학식2b를 이용하여 나타내면 수학식 3과 같이 된다.

수학식 3

수학식 1a의 표현을 이용하여, 수학식 3의 우변에 있는 N₁ 대신에 (P₁-V₁)을 대입하고, 그 결과를 V₁에 대해서 정리하면 아래의 수학식 4와 같이 된다. 수학식4에서 V₁을 V_1R로 표시한 것은 P₁,P₂,T_V,T_N의 연산으로 재생된 (reproduced) V₁ 이라는 의미를 부여하기 위함이다. 이 연산을 블록도로 나타낸 것이 도 2이다.

수학식 4

이하의 설명에서 V₁은 지금까지 설명해 온대로 마이크로폰 1(11)에 감지된 음성을 나타내고, V_1R은 상기 수학식 4에 의해 재생된 것을 일컫는다. V_1R이 V₁과 일치하는 값을 가지면 소음이 완전히 제거됨을 의미한다.

상기 도 1에 도시된 것처럼, 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)로부터 음성의 근원지까지의 거리를 각각 d₁,d₂라고 정의하고, 소음의 근원지까지의 거리를 각각 n₁,n₂라고 정의한다. 여기에서 d₂>d₁의 관계가 성립하도록 마이크로폰을 배치해야 한다. 이 값들을 이용하여 T_V와 T_N은 아래의 수학식 5a, 수학식 5b와 같이 표현될 수 있다. 이것은 자유장(free field)에서의 음의 전파모델을 이용하여 기술한 것이다. 이 식들에서 j는

이며, k는 파수(wavenumber)이다.

수학식 5a

수학식 5b

상술한 바와 같이 수학식 5a, 수학식 5b의 표현은 특히 음의 원장(far field) 전파모델을 이용한 것이다. 만약 음성, 소음, 마이크로폰의 지리적 위치가 근장(near field) 관계를 형성하는 것이라면 아래 설명에서 언급하듯이 실측한 T_V,T_N 값을 이용하는 것이 바람직하다. 원장 관계를 형성하는 경우에도 실측한 값을 사용할 수 있다. 또한 사용되는 두개의 마이크로폰이 동일한 특성을 가지지 않을 경우에도 실측한 값을 이용하는 것이 바람직하다.

본 발명의 요지는, 상기 수학식 4를 이용한 필터를 통신 기기에 내장함으로써 소음을 완전히 제거 또는 현저히 감소시키는 것이다. 이를 위해서 알아야 할 값은P₁,P₂,T_V,T_N이다. 만약의 이들의 정확한 값을 알아서 수학식 4에 대입하면 소음이 완전히 제거된 음성신호 V₁을 알아낼 수 있다.

상기 P₁,P₂는 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)에서 각각 감지되는 소음이 섞인 음성이므로 통신 기기를 사용하면서 직접 얻을 수 있는 값이다.

상기 T_V 역시 쉽게 구할 수가 있다. 즉, 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)가 장착된 통신 기기를 사용함에 있어서 d₁,d₂는 비교적 정확히 예측할 수 있으며, 또한 음성이 위치해야 할 곳을 지정해 줌으로써 정확한 값을 미리 얻을 수도 있다. 따라서 T_V는 수학식 5a를 이용하여 이론적으로 구해도 되고, 소음이 없고 잔향이 억제된 무향실에서 음성만을 측정함으로써 실험적으로 구해도 된다.

그런데, 상기 T_N의 정확한 값을 알기는 어렵다. 만약 소음의 근거지를 정확히 알아서 n₁,n₂의 값을 알 수 있으면, 정확한 T_N의 값을 예상할 수 있기 때문에 수학식 4에 의해 소음은 완전히 제거될 수 있다. 그러나 통신 기기를 사용함에 있어서 소음의 근원지는 불예측적으로 변하기 마련이라서 T_N을 정확히 알 수는 없다. 그러나 수학식 4를 이용함에 있어서 T_N의 예상치를 사용함으로써 소음 감소 효과를 얻을 수는 있다.

수학식 4를 이용하여 소음 감소 효과를 얻을 수 있는 이유는, 통신 기기를 사용함에 있어서 음성은 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)로부터 굉장히 가까운 곳에 있다고 할 수 있으며, 소음은 상대적으로 먼 곳에 있다고 할 수 있기 때문에, n₁,n₂의 값이d₁,d₂의 값보다 훨씬 크다. 그리고 도 1에 도시된 바와 같이 각 구성요소의 지리적 관계에 의해 아래 수학식 6a, 수학식 6b 및 수학식 6c와 같은 관계가 성립하기 때문에 수학식 4에 의해서 소음감소효과가 생기는 것이다.

수학식 6a

수학식 6b

수학식 6c

또한 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)와 소음의 근원지가 이루는 각도에 의해서도 완벽한 소음 제거 또는 현저한 소음 감소를 통제할 수 있다. 다음의 예를 들어 이것을 설명한다.

도 1에 표시된 "각도(θ)"는 마이크로폰1(11)과 마이크로폰2(12)를 잇는 선과 이 선의 이등분점(원점,0)에서부터 소음의 근원지를 이은 선이 만나서 이루는 각도를 나타낸 것이다. 원점에서부터 소음의 근원지까지의 거리는 r로 표시되어 있다.

그리고 다음과 같은 수치를 가정하여 수학식 4를 이용하여 만든 필터를 생 각해 보자.

d₁=0.07m, d₂=0.08m, r=2m,θ=90°

이 경우에 d₂-d₁=0.01m이다. 만약 음성, 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)가 일직선상에 있다면, 마이크로폰1(11)과 마이크로폰2(12)의 거리가 0.01m가 된다. 본 발명에서는 이 거리를 좁히면 고음역의 소음 감소 효과가 증가하지만, 이 거리는 해당 통신 기기의 사용 목적상 필요한 주파수 대역과 신호를 처리하는 샘플링 주파수(sampling frequency)를 감안하여 적절하게 선택되어져야 한다. 참고로 음의 전파속도를 초당 340m라고 가정하면, 0.01m를 하나의 샘플 간격으로 인식하는 샘플링주파수는 34kHz이다.

일단 r의 값과 각도(θ)가 정해지면, n₁,n₂의 값은 아래의 수학식 7a, 수학식 7b에 의해 정해진다.

수학식 7a

수학식 7b

d₁,d₂,n₁,n₂의 값이 정해지면 상기 수학식 4를 이용하여 만든 필터에 내장될 T_V,T_N의 값은 상기 수학식 5a, 수학식 5b를 이용하거나 혹은 실측한 값을 이용할 수 있으며, P₁,P₂는 통신 기기를 사용하면서 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)에 수신되는 소음이 섞인 음성값이다.

θ=90°를 선택한 필터를 채택하면 n₁=n₂가 되기 때문에 N₁=N₂가 되고 필터에 내장되는 T_N의 값은 1이 된다. 이 경우에 상기 수학식 4로 대변되는 필터는 아래 수학식 8과 같이 간단하게 표시될 수 있다.

수학식 8

이 필터가 내장된 통신 기기를 이용하여 통화를 할 시에 통신 기기와 소음사이의 거리가 필터에 내장된 것과 일치할 경우에는, 즉 r=2m,θ=90°가 되는 곳에 소음이 위치할 경우에는 내장된 필터에 의해 소음은 완전히 제거되고 음성만이 통화상대방에게 전달된다.

또한 r이 2m가 아닌 경우에라도 θ=90°라는 조건만 만족되면, 소음은 완전히 제거된다. 그 이유는, θ=90°일때는 r값에 관계없이 n₁=n₂이 되어 T_N의 값이 1이 되어 필터에 내장된 조건을 만족시킨다. 또한 N₁=N₂이 성립하기 때문에 P₁-P₂=V₁-V₂로 귀결되어 수학식 8에 의해 재생된 V_1R은 V₁과 일치한다.

따라서 하나의 T_N 값만이 필터에 내장되어 사용되어야 한다면, T_N=1인 값을 사용하는 것이 본 발명에서의 소음제거 혹은 감소에 가장 효과적이다.

도 6a, 도 6b, 도 6c, 도 6d, 도 6e 및 도 6f에 도시된 그래프는 정상분포소음(normally distributed white noise)을 이용하여 매번 다른 성분의 소음을 발생시키는100번의 시뮬레이션을 거쳐 평균한 소음감소효과를 데시벨 단위로 나타낸 것으로서, r의 값이 각각 r=0.05m, 0.1m, 2m, 4m 및 10m인 곳에서 θ=0°, 15°, 30°, 45°, 60°, 75°, 105°, 120°, 135°, 150°, 165° 및 180°의 값을 가지면서 변하는 위치에 소음이 있다고 가정하고, 필터에 내장된 d₁=0.07m, d₂=0.08m, r=2m,θ=90°라는 정보에 의해서 얼마만큼의 소음감소효과가 있을 것인지를 알아본 것이다.

상기 그래프에서 데시벨로 나타낸 소음감소 (NR: Noise Reduction)는 아래 수학식 9에 의해 계산된 것이다. 이 식에서 V₁,N₁은 시뮬레이션을 위해서 만든 가상의 음성, 소음의 값이고, V_1R는 수학식 8을 이용하여 만든 필터를 통해서 재생된 음성의 값을 나타낸 것이다.

수학식 9

상기 그래프들에서 소음의 위치가 θ=90°에 해당하는 곳에 있을 때의 소음감소는 나타내지 않았다. 그 이유는 소음이 완전히 제거되어 무한대로 감소되기 때문이다. θ=75° 일 때의 값과 θ=105°일 때의 값을 연결한 것이 이 그래프들의 가운데 부분이다.

도 6a의 그래프는 소음이 음성보다 마이크로폰에 가깝게 있는 경우(r=0.05m)이다. 휴대폰 등의 통신 기기를 사용하면서 실질적으로 이런 경우가 생기지는 않지만 본 발명의 소음감소효과를 이론적으로 설명하기 위해서 가정해 본 것이다. 이 경우에는 θ=0° 혹은 θ=180°에 가까운 곳에서는 고음성분의 소음이 오히려 증가함을 볼 수 있다. n₁,n₂의 값이 d₁,d₂의 값보다 작기 때문에 생기는 결과이다. 하지만 이 경우에도 θ=90°일 때는 소음은 완전히 제거되며, 그 주변의 각도에서는 상당한 소음감소효과가 있다.

소음이 음성보다 조금 먼 위치에 있는 경우(r=0.1m)를 가정한 도 6b의 그래프에서는 도 6a의 그래프와는 확연히 다른 소음감소효과를 보여준다.

r=0.5m를 가정한 도 6c의 그래프에서는 1kHz 이하의 주파수에서는 모든 각도에서 소음감소효과가 있고, 고주파에서는 예를 들어 8kHz에서는 90°를 기준으로 θ=20°와 θ=160° 사이의 각도에서 소음감소효과가 있다.

r=2m를 가정한 도 6d의 그래프에서 소음감소효과는 가장 크다. 필터에 내장된 r의 값이 2m임을 감안하면 이것은 당연한 결과이다. 예를 들어 θ=75°인 경우에 주파수 1kHz인 소음 성분은 -13dB의 감소효과가 있다. r>2m인 경우를 나타낸 도 6e의 그래프, 도 6f의 그래프에도 소음감소효과는 이와 비슷하다.

위 시뮬레이션 결과에서 알 수 있듯이, 소음이 위치한 거리보다는 방향에 의해 제어되는 소음감소효과가 훨씬 더 크다는 것을 알 수 있다. 이는 전달함수 T_N의 절대값이 n₁,n₂의 비에 의해 결정되기 때문에 n₁,n₂의 상대적인 값차이에 따라 소음 감소효과가 영향을 받기 때문이다. 따라서 θ=90° 에서는 n₁,n₂의 상대적 값차이가 0이 되어 필터에 사용된 조건인 T_N=1을 만족시키기 때문에 소음이 완벽히 제거되며, 이 근처의 각도에 소음이 위치할 때는 n1,n2의 상대적 값차이가 아주 작기 때문에 소음감소효과가 두드러진다.

도 3은 본 발명을 적용할 수 있는 한가지 예로서 단순한 형태의 휴대폰(33)의 측면을 그린 것이다. 이 휴대폰의 윗부분에는 앞쪽으로 배치되어 있는 스크린을 점선으로 나타내고 있고, 아랫부분에는 마이크로폰1(11)과 마이크로폰2(12)가 앞뒤로 내장된 것을 점선으로 나타내고 있다. 이 두개의 마이크로폰을 이용하여 본 발명에서 설명한 θ=90°라는 값을 가진 필터를 내장한다면, 이 휴대폰의 사용시에는 휴대폰의 측면이 소음을 향하도록 하는 것이 소음감소에 가장 효과적이다. 소음의 근원지를 알지 못하는 경우에, 휴대폰을 사용하면서 방향을 돌려보는 사용상의 방법을 이용할 수도 있고, 또한 내장되는 필터에 θ°값을 달리하는 몇개의 서로 다른 T_N의 값을 선택할 수 있게끔 필터를 설계한다면, 통신 기기를 사용하면서 이T_N값을 바꿔가면서 가장 효과가 좋은 T_N 값의 필터로 통화를 하는 방법을 이용할 수도 있다.

도 4 및 도 5는 θ=90°, 즉 T_N=1이라는 값을 이용한 필터를 이용하여 입력신호와 출력신호의 상관관계를 나타낸 블록도이다.

도 4의 설명을 위해서 수학식 10a, 수학식 10b, 수학식 10c에서와 같이 푸리 에변환(Fourier Transform), 역푸리에변환(Inverse Fourier Transform)을 정의하였다. F[ ]는 푸리에변환, F^- ¹[ ]는 역푸리에변환을 나타낸다.

수학식10a

수학식10b

수학식10c

수학식11a

수학식11b

도 4는 입출력부(44), A/D-D/A 변환부(45), 연산부(46)로 이루어져 있다. p₁(t),p₂(t)는 각각 마이크로폰1(11), 마이크로폰2(12)에서 얻어지는 시간영역(time domain)에서의 값들로서, 각각 상기 수학식 11a, 수학식 11b로 표현될 수 있다. v₁(t),v₂(t)는 음성신호이고 n₁(t),n₂(t)는 소음이며, t는 연속적 시간을 나타낸다. 수학식 11a, 수학식 11b는 수학식 1a, 수학식 1b를 시간영역에서 표시한 것임을 알 수 있다. p₁(t),p₂(t)는 A/D 변환기(44)를 거쳐 디지털신호로 바뀌어 p₁(n),p₂(n)가 된다. 여기서 n은 디지털화된 값들의 순서로서 정수로 나타내어진다. 이 값들을 푸리에변환(FT: Fourier Transform)을 통해 주파수영역(frequency domain)에서의 값들로 변환하면 각각 P₁(k), P₂(k)가 되고 이 값들의 가감산을 한 다음 [1-T_V(k)]^-1로 표시된 주파수영역에서의 필터와 곱하면, 그 결과는 V_1R(k)이다. 이를 역푸리에변환(IFT: Inverse Fourier Transform)을 통해 시간영역의 값으로 얻은 것이 v_1R(n)이고 이것이 v₁(n) 과 일치하면 본 발명에서 언급하는 소음이 완전히 제거된 것이다. v_1R(n)은 통신 시스템을 통해 수취자의 통신 기기에 전달되어 D/A 변환기(4)를 거쳐 v_1R(t)가 된다.

도 5는 푸리에변환을 거치지 않고 시간영역에서 필터링(filtering)이 이루어지는 것을 나타낸 블록도로서, 입출력부(54), A/D-D/A 변환부(55), 연산부(57)로 이루어져 있다. 이 연산부(57)는 시간영역에서의 연산으로서 도 4에 표시된 주파수영역에서의 연산부(46)와는 다르다. 도 5를 설명하기 위해서 h(n)의 값을 아래 수학식 12에서와 같이 정의한다.

수학식12

일단 T_V의 값이 정해지면 수학식 12를 이용한 역푸리에변환을 통해 h(n)을 구할 수 있고, 이 값을 필터에 사용하면 된다. 도 5에 사용된 *기호는 회선(convolution)연산을 나타내는 기호이다. 이 회선의 특징은, 시간영역에서 두개의 값을 회선한 다음 주파수영역의 값으로 변환한 결과는, 각각의 값을 주파수영역의 값으로 변환한 다음 곱해서 얻은 결과와 같아진다. 통신 기기내에서 효과적인 회선연산을 수행할 수 있으면, 도 5는 본 발명에 사용되는 필터의 구조를 더욱 간단하게 표현하고 있는 셈이다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기는 소음이 심한 곳에서 통신 기기를 사용함에 있어, 서로 가까이 위치한 두개의 마이크로폰에서 각각 수신한 소음이 섞인 신호를 이용한 연산을 통하여 소음을 제거시키거나 혹은 감소시킬 수 있다. 즉, 본 발명은 두개의 마이크로폰과 소음이 이루는 각도에 의해서 소음감소효과가 두드러지는 특징을 가지고 있다. 마이크로폰 이외에 소음감소필터를 위해 추가되는 하드웨어는 따로 없으며, 연산이 간단하기 때문에 휴대폰과 같은 소형통신 기기에 적용하기가 용이한 효과가 있다.

이상에서 설명한 것은 본 발명에 따른 소음 제거 장치와 그 방법 및 이를 이용한 통신 기기를 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라 면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.

Claims

음성 V₁, 소음 N₁ 및 이들이 섞인 신호 P₁을 수신하는 제1마이크로폰;

음성 V₂, 소음 N₂ 및 이들이 섞인 신호 P₂를 수신하는 제2마이크로폰;

상기 제1마이크로폰에 수신된 음성 V₁과 소음 N₁으로부터 아래의 수학식 1a에 의하여 P₁을 구하고, 상기 제2마이크로폰에 수신된 음성 V₂과 소음 N₂로부터 아래의 수학식 1b에 의하여 P₂를 구하고,

상기 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰으로부터 수신된 음성 V₁과 음성 V₂로부터 아래의 수학식 2a에 입력하여 전달 함수 T_V를 구하고, 상기 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰으로부터 수신된 소음 N₁과 소음 N₂로부터 아래의 수학식 2b에 입력하여 전달 함수 T_N을 구하며, 상기 P₁및 P₂에관한 수학식 3에 의해 정리된아래의 수학식 4에 전달함수 T_N 및 전달 함수 T_V를 입력하여 재생 음성 V_1R을 연산하는 필터를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.

수학식 1a

수학식 1b

수학식 2a

수학식 2b

수학식 3

수학식 4
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제 1 항에 있어서, 상기 음성 V₁및 음성 V₂를 출력하는 음원으로부터 제1마이크로폰까지의 거리를 d₁, 제2마이크로폰까지의 거리를 d₂라 할 때 d₂>d₁인 관계를 만족함을 특징으로 하는 소음 제거 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 전달함수 T_N 및 전달 함수 T_V는 아래의 수학식 5a 및 수학식 5b로 정의됨을 특징으로 하는 소음 제거 장치.

수학식 5a

수학식 5b

(여기서, 상기 d₁,d₂는 음원으로부터 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰까지의 거리, 상기 n₁,n₂는 소음원으로부터 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰까지의 거리, 상기 j는
, k는 파수(wavenumber).)
제 4 항에 있어서, 상기 전달함수 T_V는 상기 수학식 5a에 의해 이론적으로 구한 값 또는 음성만을 측정하여 실험적으로 구한 값인 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 제1마이크로폰과 제2마이크로폰을 잇는 선과 이 선의 이등분점과 소음 N₁ 및 소음 N₂를 출력하는 소음원을 잇는 선이 만나서 이루는 각도를 θ라고 하면, 상기 θ가 90°일 때 소음 감소 효과가 가장 큰 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 필터는

제1마이크로폰과 제2마이크로폰에 각각 수신된 소음과 음성이 섞인 신호인 p₁(t) 및 p₂(t)를 입력하는 입력부;

상기 p₁(t) 및 p₂(t)를 디지털 신호 p₁(n) 및 p₂(n)으로 변환하여 출력하는 AD 변환기;

상기 p₁(n) 및 p₂(n)을 푸리에 변환하여 주파수 영역 P₁(k) 및 P₂(k)로 출력하는 푸리에 변환기;

상기 푸리에 변환기의 출력신호를 가산 및 감산하는 가감산기;

상기 가감산기의 출력 신호를 [1-T_V(k)]^-1로 표시되는 값에 곱하여 V_1R(k)를 출력하는 주파수 영역에서의 필터;

상기 V_1R(k)를 역푸리에 변환하여 시간 영역의 값 v_1R(n)을 출력하는 역푸리에 변환기;

상기 역푸리에 변환기로부터의 v_1R(n)을 v_1R(t)로 변환하여 출력하는 DA 변환기를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.
제 7 항에 있어서, 상기 시간 영역 p₁(t) 및 p₂(t)는 아래의 수학식 11a 및 수학식 11b인 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.

수학식 11a

(여기서, v₁(t),n₁(t)는 각각 제1마이크로폰에 수신되는 시간영역에서의 음성 신호 및 소음신호.)

수학식 11b

(여기서, v₂(t),n₂(t)는 각각 제2마이크로폰에 수신되는 시간영역에서의 음성 신호 및 소음신호.)
제 7 항에 있어서, 상기 주파수 영역 P₁(k) 및 P₂(k)는 아래의 수학식 10a 및 수학식 10b인 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.

수학식 10a

수학식 10b
제 7 항에 있어서, 상기 역푸리에 변환하여 얻은 시간 영역의 값 v_1R(n)은 아래의 수학식 10c인 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.

수학식 10c
제 1 항에 있어서, 상기 필터는

제1마이크로폰과 제2마이크로폰에 각각 수신된 소음과 음성이 섞인 신호인 p₁(t) 및 p₂(t)를 입력하는 입력부;

상기 p₁(t) 및 p₂(t)를 디지털 신호 p₁(n) 및 p₂(n)으로 변환하여 출력하는 AD 변환기;

상기 AD 변환기의 p₁(n) 및 p₂(n)을 가산 및 감산하는 가감산기;

상기 가감산기의 신호를
에 통과시켜 v_1R(n)을 출력하는 회선 연산기;

상기 회선 연산기로부터의 v_1R(n)을 v_1R(t)로 변환하여 출력하는 DA 변환기를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 소음 제거 장치.
음성 V₁, 소음 N₁및 이들이 섞인 신호 P₁을 수신하는 단계;

음성 V₂, 소음 N₂ 및 이들이 섞인 신호 P₂를 수신하는 단계;

상기 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰으로부터 수신된 음성 V₁과 음성 V₂로부터 전달 함수 T_V를 구하고, 상기 제1마이크로폰 및 제2마이크로폰으로부터 수신된 소음 N₁과 소음 N₂로부터 전달 함수 T_N을 구하며, 상기 P₁,P₂,T_N 및 T_V를 아래의 수학식 4에 입력하여 재생 음성 V_1R을 연산하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 소음 제거 방법.

수학식 4
제 12 항에 있어서, 상기 연산 단계는

제1마이크로폰과 제2마이크로폰에 각각 수신된 소음과 음성이 섞인 신호인 p₁(t) 및 p₂(t)를 입력하는 단계;

상기 p₁(t) 및 p₂(t)를 디지털 신호 p₁(n) 및 p₂(n)으로 변환하여 출력하는 단계;

상기 p₁(n) 및 p₂(n)을 푸리에변환하여 주파수 영역 P₁(k) 및 P₂(k)로 출력하는 단계;

상기 푸리에 변환 출력신호를 가산 및 감산하는 단계;

상기 가감산의 출력 신호를 [1-T_V(k)]^-1로 표시되는 값에 곱하여 V_1R(k)를 출력하는 단계;

상기 V_1R(k)를 역푸리에변환하여 시간 영역의 값 v_1R(n)을 출력하는 단계;

상기 역푸리에 변환으로부터의 v_1R(n)을 v_1R(t)로 변환하여 출력하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 소음 제거 방법.
제 12 항에 있어서, 상기 연산 단계는

제1마이크로폰과 제2마이크로폰에 각각 수신된 소음과 음성이 섞인 신호인 p₁(t) 및 p₂(t)를 입력하는 단계;

상기 p₁(t) 및 p₂(t)를 디지털 신호 p₁(n) 및 p₂(n)으로 변환하여 출력하는 단계;

상기 p₁(n) 및 p₂(n)을 가산 및 감산하는 단계;

상기 가감산된 신호를
에 통과시켜 v_1R(n)을 출력하는 회선 연산 단계;

상기 회선 연산으로부터의 v_1R(n)을 v_1R(t)로 변환하여 출력하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 소음 제거 방법.
제 1 항에 기재된 소음 제거 장치가 포함된 통신 기기.