KR100922580B1 - ＶｏＩＰ 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법 - Google Patents

ＶｏＩＰ 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100922580B1
KR100922580B1 KR1020070043248A KR20070043248A KR100922580B1 KR 100922580 B1 KR100922580 B1 KR 100922580B1 KR 1020070043248 A KR1020070043248 A KR 1020070043248A KR 20070043248 A KR20070043248 A KR 20070043248A KR 100922580 B1 KR100922580 B1 KR 100922580B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
snr
noise
power spectrum
wiener filter
voice
Prior art date
Application number
KR1020070043248A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20080044743A (ko
Inventor
김진술
이현우
박용문
류원
한승호
정상배
한민수
Original Assignee
한국전자통신연구원
주식회사 케이티
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원, 주식회사 케이티 filed Critical 한국전자통신연구원
Publication of KR20080044743A publication Critical patent/KR20080044743A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100922580B1 publication Critical patent/KR100922580B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/66—Arrangements for connecting between networks having differing types of switching systems, e.g. gateways
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G10L21/0216—Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L21/0232—Processing in the frequency domain

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)

Abstract

본 발명은 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법에 관한 것으로, 입력 신호의 SNR 가중치를 반영하여 잡음을 제거하기 위하여, 잡음 음성 신호에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 파워 스펙트럼 예측기와, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR를 계산하고, 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치를 획득한 후, 상기 SNR 가중치를 반영하는 위너 필터 함수를 설계하는 위너 필터 설계부와, 상기 위너 필터 함수를 이용하여 상기 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 제거하는 위너 필터부를 포함하여 구성되며, 이에 의하여 VoIP 서비스에서 보다 향상된 통화 음질을 제공할 수 있도록 한다.
VoIP 서비스, 잡음 제거, SNR 가중치

Description

ＶｏＩＰ 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법{Apparatus and method to reduce a noise for VoIP Service}
도1은 본 발명의 일실시예에 따른 잡음 제거 장치의 구성도,
도2는 도1의 위너 필터 설계부의 상세 구성도,
도3은 본 발명의 일실시예에 따른 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법의 동작 흐름도,
도4는 본 발명의 일실시예에 따른 SNR 코드 구성 방법의 동작 흐름도,
도5는 본 발명의 잡음 제거 장치의 제1 적용예, 그리고
도6은 본 발명의 잡음 제거 장치의 제2 적용예이다.
본 발명은 잡음 제거 장치에 관한 것으로, 특히 VoIP 서비스와 같은 음성 통신 환경하에서 입력 신호의 SNR 가중치를 반영하여 잡음을 제거하도록 하는 잡음 제거 방법 및 장치에 관한 것이다.
가산성 배경 잡음은 음성 통신 서비스의 통화 품질을 결정하는 중요한 요소중의 하나로써, 음성 통화 도중에 배경 잡음이 발생하게 되면 통화 품질의 큰 저하 가 발생하게 된다. 따라서 잡음 제거 알고리즘을 통해 이러한 잡음을 제거해 줌으로써 통화 품질의 향상이 필요하다.
가산성 배경 잡음은 음성 신호에 대해 수학식 1과 같이 잡음 신호가 더해지는 형태로 표현되는 잡음을 나타낸다.
Figure 112007033335604-pat00001
여기에서, n는 음성 데이터 인덱스, d(n)는 음성 신호, v(n)는 잡음 신호, x(n)는 잡음 음성 신호를 각각 나타낸다.
이와 같은 가산성 배경 잡음을 제거하기 위해 일반적으로 한 개의 마이크로폰만을 이용하는 방법과 두 개 이상의 여러 개의 마이크로폰을 이용하여 잡음을 제거하는 방법이 이용된다.
그러나 일반적인 음성 통화 환경은 한 개의 마이크로폰으로만 구성되므로, 멀티 마이크로폰 기반의 잡음 제거 방법을 이용하려면 마이크를 부가적으로 설치해야 하는 어려움이 존재한다. 이에 일반적인 음성 통화 환경에서는 한 개의 마이크로폰을 이용한 접근 방법이 널리 사용되고 있다.
한 개의 마이크로폰을 이용하는 방법으로는 위너 필터(Wiener filter) 등을 이용한 적응 필터링(adaptive filtering) 방법이 있다.
위너 필터를 이용한 적응 필터링 방법에서는 이하에서와 같이 위너 필터 함수를 설계한 후, 위너 필터 함수에 잡음 음성 신호를 통과시킴으로써 잡음 음성 신 호에 포함되어 있은 잡음 신호를 제거하여 준다.
위너 필터를 이용한 적응 필터링 방법에서는 잡음 음성 신호를 상기의 수학식 1과 같이 정의하며, 음성 신호와 잡음 신호는 통계적으로 독립이라고 가정한다.
먼저, 위너 필터를 통해 필터링된 신호와 원래의 음성 신호간의 차이를 수학식 2와 같은 에러 함수로써 정의한다.
Figure 112007033335604-pat00002
여기에서, e(n)는 에러 신호, d(n)는 원래의 음성신호,
Figure 112007033335604-pat00003
는 위너 필터의 출력 또는 예측된 음성 신호를 각각 나타낸다.
그리고 비용(cost) 함수를 수학식 3과 같이 정의한 후, 이것이 최소화되도록 위너 필터 함수를 설계한다. 이때의 위너 필터 함수는 수학식 4와 같이 표현된다.
Figure 112007033335604-pat00004
여기에서, n은 샘플 인덱스, e(n)는 에러 함수,
Figure 112007033335604-pat00005
는 비용 함수, E[g]은 기대값(expected value)을 각각 나타낸다.
Figure 112007033335604-pat00006
여기에서, W(ejw)는 위너 필터 함수이고, Pd(ejw)는 음성 신호(d(n))의 파워 스펙트럼이고, Pv(ejw)는 잡음 신호(v(n))의 파워 스펙트럼을 각각 나타낸다.
즉, 종래의 위너 필터를 이용한 적응 필터링 방법은 잡음 음성 신호(x(n))에 대한 SNR을 선형적으로 이용하여 위너 필터 함수를 설계한다.
그러나 잡음 음성 신호는 주파수 대역별로 서로 상이한 SNR 가중치를 가지는 특징이 있다.
이에 종래에서와 같이 SNR을 선형적으로 이용하는 위너 필터 함수를 통해서는 상기의 같은 SNR 가중치를 가지는 잡음을 제거하지 못하는 경우가 발생할 수 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 SNR 가중치를 감안하여 잡음 신호를 제거할 수 있는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치는 잡음 음성 신호에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 파워 스펙트럼 예측기와, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR를 계산하고, 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치를 획득 한 후, 상기 SNR 가중치를 반영하는 위너 필터 함수를 설계하는 위너 필터 설계부와, 상기 위너 필터 함수를 이용하여 상기 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 제거하는 위너 필터부를 구비한다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법은 잡음 음성 신호에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 단계와, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR를 계산하고, 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치를 획득하는 단계와, 상기 SNR 가중치를 반영하는 위너 필터 함수를 설계하는 단계와, 상기 위너 필터 함수를 이용하여 상기 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 제거하는 단계를 구비한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다.
본 발명을 설명하기에 앞서, 본 발명의 이해를 돕기 위해 종래의 기술에 따른 인터넷 음성 전화기의 데이터 출력 방법을 먼저 설명하기로 한다.
도1은 본 발명의 일실시예에 따른 잡음 제거 장치의 구성도이다.
도1을 참조하면, 본 발명의 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치(100)는 파워 스펙트럼 예측기(110), 위너 필터 설계부(120), 및 위너 필터부(130)를 구비한다.
파워 스펙트럼 예측기(110)는 입력된 잡음 음성 신호(x(n))에 대한 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행하여 잡음 음성 신호(x(n))를 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환한다. 그리고 잡음 음성 신호(x(n))에 포함된 음성 신호(d(n))와 잡음 신호(v(n))를 획득하고, 이들 각각에 대한 파워 스펙트럼들을 예측한다. 즉, 잡음 음성 신호(x(n))에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측한다.
위너 필터 설계부(120)는 예측된 잡음 파워 스펙트럼과 음성 파워 스펙트럼에 대한 SNR를 계산하고, 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치(α)를 획득한다. 그리고 이하의 수학식 5와 같이 SNR 가중치(α)를 이용하여 주파수 영역의 위너 필터 함수를 설계하고, 이를 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform)를 통해 시간 영역의 워터 필터 함수로 변환한다. 이는 시간영역의 잡음 음성 신호를 필터링할 수 있기 위함이다.
Figure 112007033335604-pat00007
여기에서,
Figure 112007033335604-pat00008
는 변형된 위너 필터 함수, α는 SNR 가중치,
Figure 112007033335604-pat00009
는 SNR 가중치(a)를 반영한 SNR 즉,
Figure 112007033335604-pat00010
이고,
Figure 112007033335604-pat00011
는 음성 파워 스펙 트럼,
Figure 112007033335604-pat00012
는 잡음 파워 스펙트럼을 각각 나타낸다.
이때, SNR 가중치(α)는 미리 설계된 코드북(미도시)를 이용하여 결정되며, 이는 이하에서 보다 상세하게 설명하기로 한다.
위너 필터부(130)는 위너 필터 설계부(120)를 통해 설계된 위너 필터 함수를 이용하여, 잡음 제거 장치(100)에 입력된 잡음 음성 신호(x(n))을 필터링하여 잡음 음성 신호(x(n))에서 잡음 신호(v(n))를 제거한다.
도2는 도1의 위너 필터 설계부의 상세 구성도이다.
도2를 참조하면, 위너 필터 설계부는 SNR 계산부(123), SNR 코드 구성부(121), SNR 코드북(122) 및 위너 필터 함수 결정부(124)를 구비한다.
SNR 코드 구성부(121)는 SNR별로 SNR 가중치(α)를 변경해가면서 스펙트럼 왜곡을 최소화시키는 SNR 가중치(α)를 획득하여, SNR 코드북(122)을 구성한다.
이때, 스펙트럼 왜곡은 이하의 수학식 6과 같은 로그 스펙트럼(log spectrum)의 유클리디안 거리(Euclidean distance)가 비용 함수로 계산된다. 그리고 비용 함수가 최소값을 가질 때의 SNR 가중치(α)를 SNR에 대한 최적의 SNR 가중치(α)로 획득한다.
Figure 112007033335604-pat00013
여기에서, J는 비용함수이고, a는 SNR 가중치, k는 주파수 빈(bin) 인덱스 이고, L은 주파수 빈 총 개수,
Figure 112007033335604-pat00014
는 잡음 없는(clean) 음성의 스펙트럼,
Figure 112007033335604-pat00015
는 입력 잡음 음성의 스펙트럼, 및
Figure 112007033335604-pat00016
는 위너 필터 함수를 각각 나타낸다.
SNR 코드북(122)은 잡음 음성 신호(x(n))에 대한 SNR별 최적의 SNR 가중치(α)를 저장한다.
SNR 계산부(123)는 음성파워 스펙트럼()과 잡음파워 스펙트럼( )으로부터 잡음 음성 신호(x(n))의 SNR을 계산한다. 그리고 SNR 코드북(122)을 검색하여, 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치(α)를 획득한다.
위너 필터 함수 결정부(124)는 SNR 코드북(122)을 검색하여 SNR 계산부(123)를 통해 현재에 입력된 잡음 음성 신호(x(n))의 SNR에 대응되는 최적의 SNR 가중치(α)를 획득한 후, 앞서 설명한 수학식5를 이용하여 위너 필터 함수를 결정한다.
도3은 본 발명의 일실시예에 따른 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법의 동작 흐름도이다.
먼저, 잡음 음성 신호(x(n))를 수신하면(S11), 이에 대한 FFT을 수행하여 시간 영역의 잡음 음성 신호(x(n))를 주파수 영역의 신호로 변환한다(S12).
잡음 음성 신호(x(n))를 분석하여 잡음 파워 스펙트럼과 음성 파워 스펙트럼을 예측하고(S12), 예측된 잡음 파워 스펙트럼과 음성 파워 스펙트럼으로부터 SNR를 계산한 후, 이에 대응되는 SNR 가중치(α)를 획득한다(S13).
그리고 수학식 5를 이용하여 SNR 가중치(α)를 반영한 위너 필터 함수를 설 계한 후(S14), IDCT를 통해 주파수 영역의 위너 필터 함수를 시간영역의 위너 필터 함수로 변환한다(S15).
이에 시간영역의 위너 필터 함수를 통해 잡음 음성 신호(x(n))를 필터링하여, 잡음 음성 신호(x(n))에 포함된 잡음 신호(v(n)) 즉, 가산성 배경 잡음 제거한다(S16).
도4는 본 발명의 일실시예에 따른 SNR 코드 구성 방법의 동작 흐름도로, 이는 도3의 방법과는 별개로 수행된다. 바람직하게는 도3의 방법이 수행되기 전에 도4의 방법은 수행되도록 한다.
먼저, 하나의 훈련 SNR를 선택하고(S21), 이에 대한 SNR 가중치(α)를 순차적으로 가변하면서 SNR 가중치(α)별 스펙트럼 왜곡치를 스캐닝한다(S22).
그리고 최소의 스펙트럼 왜곡치를 가지는 SNR 가중치(α)를 훈련 SNR에 대한 최적의 SNR 가중치(α)로 획득한 후(S23), SNR 코드북(122)에 저장한다(S24).
상기의 과정들을 통해 현재의 훈련 SNR에 대한 최적의 SNR 가중치(α)가 획득 및 저장되었으면, 또 다른 훈련 SNR이 존재하는지 확인한다(S25).
확인 결과, 또 다른 훈련 SNR이 있으면 이를 새로운 훈련 SNR로 선택한 후 단계S22로 재진입하여(S26), 또 다른 훈련 SNR에 대한 최적의 SNR 가중치를 획득 및 저장하도록 한다.
상기의 과정들은 모든 훈련 SNR에 대한 최적의 SNR 가중치를 획득 및 저장될 때 까지 반복된다.
일반적으로 잡음 음성 신호(x(n))의 SNR는 일정범위를 가지는데, 도4의 방법 을 통해서는 일정범위내 SNR에 대한 SNR 가중치(α)가 모두 획득 된다. 이에 본 발명의 SNR 코드북(122)에는 일정범위내에 포함되는 SNR 각각에 대한 최적의 SNR 가중치(α) 모두가 저장된다.
도5 및 도6은 본 발명의 잡음 제거 장치의 적용예들로, 도5는 이동 통신 단말 혹은 VoIP 단말의 송신단에 본 발명의 잡음 제거 장치가 구비되는 경우이고, 도6은 이동 통신 단말 혹은 VoIP 단말의 수신단에 본 발명의 잡음 제거 장치가 구비되는 경우이다.
이에 도5에 도시된 바와 같이, 이동 통신 단말 혹은 VoIP 단말은 본 발명의 잡음 제거 장치를 전처리기로 활용하여 음성 코덱(200)이 항상 잡음이 제거된 음성 신호를 입력받도록 할 수 있다.
또한 도5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 잡음 제거 장치를 전처리기로 활용하여 음성 코덱(200)으로부터 출력되는 신호로부터 잡음을 제거할 수 도 있다.
물론, 필요한 경우에는 이동 통신 단말 혹은 VoIP 단말은 본 발명의 잡음 제거 장치를 자신의 송신단과 수신단에 동시에 설치하여 시킬 수 도 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 당업자에게 있어 명백할 것이다.
이와 같이 본 발명의 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법은 SNR 가 중치를 감안하여 잡음 신호를 제거함으로써, 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 보다 깨끗하게 제거되도록 하고, 이에 따라 음성 통화 품질도 향상시켜 준다.

Claims (12)

  1. 잡음 음성 신호에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 파워 스펙트럼 예측기;
    SNR별 SNR 가중치를 사전에 획득 및 저장한 후, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR(Signal-to-Noise Ratio)를 계산하고 상기 SNR별 SNR 가중치로부터 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치를 획득하여 상기 SNR 가중치를 반영하는 위너 필터 함수를 설계하는 위너 필터 설계부; 및
    상기 위너 필터 함수를 이용하여 상기 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 제거하는 위너 필터부를 구비하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 위너 필터 함수는
    하기의 수학식에 따라 정의되는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치.
    Figure 112009042125748-pat00017
    여기에서,
    Figure 112009042125748-pat00018
    는 변형된 위너 필터 함수, α는 SNR 가중치,
    Figure 112009042125748-pat00019
    는 SNR 가중치(a)를 반영한 SNR(
    Figure 112009042125748-pat00020
    ),
    Figure 112009042125748-pat00021
    는 음성 파워 스펙트럼,
    Figure 112009042125748-pat00022
    는 잡음 파워 스펙트럼임.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 위너 필터 설계부는
    상기 SNR별 SNR 가중치를 저장하는 SNR 코드북;
    SNR별 최적의 SNR 가중치를 획득하여 상기 SNR 코드북을 구성하는 SNR 코드 구성부;
    상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR를 계산하는 SNR 계산부; 및
    상기 SNR 코드북을 검색하여, 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR을 획득한 후, 상기 획득된 SNR을 반영하는 상기 위너 필터 함수를 결정하는 위너 필터 함수 결정부를 구비하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 SNR 코드 구성부는
    SNR별 스펙트럼 왜곡치가 최소가 되는 SNR 가중치를 상기 최적의 SNR 가중치로 획득하며,
    상기 스펙트럼 왜곡치는 하기의 수학식에 따라 정의되는 비용 함수인것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치.
    Figure 112009042125748-pat00023
    여기에서, J는 비용함수, k는 주파수 빈(bin) 인덱스이고, L은 주파수 빈 총 개수,
    Figure 112009042125748-pat00024
    는 잡음 없는(clean) 음성의 스펙트럼,
    Figure 112009042125748-pat00025
    는 입력 잡음 음성의 스펙트럼, 및
    Figure 112009042125748-pat00026
    는 위너 필터 함수임.
  5. 제1항에 있어서, 상기 파워 스펙트럼 예측기는
    상기 잡음 음성 신호를 FFT(Fast Fourier Transform)을 통해 주파수 영역의 신호로 변환한 후, 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 위너 필터 설계부는
    상기 위너 필터 함수를 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform)를 통해 시간 영역의 함수로 변환하여 출력하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치.
  7. 잡음 음성 신호에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 단계;
    상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR(Signal-to-Noise Ratio)를 계산하고, 사전에 획득 및 저장된 SNR별 SNR 가중치로부터 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치를 획득하는 단계;
    상기 SNR 가중치를 반영하는 위너 필터 함수를 설계하는 단계; 및
    상기 위너 필터 함수를 이용하여 상기 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 제거하는 단계를 구비하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 위너 필터 함수는
    하기의 수학식에 따라 정의되는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법.
    Figure 112009042125748-pat00027
    여기에서,
    Figure 112009042125748-pat00047
    는 변형된 위너 필터 함수, α는 SNR 가중치,
    Figure 112009042125748-pat00048
    는 SNR 가중치(a)를 반영한 SNR(
    Figure 112009042125748-pat00049
    ),
    Figure 112009042125748-pat00050
    는 음성 파워 스펙트럼,
    Figure 112009042125748-pat00051
    는 잡음 파워 스펙트럼임.
  9. 제8항에 있어서, 상기 위너 필터 함수를 설계하는 단계는
    상기 위너 필터 함수를 시간 영역의 함수로 변환하여, 상기 위너 필터 함수를 설계하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법.
  10. 삭제
  11. 제7항에 있어서, 상기 SNR별 SNR 가중치는
    SNR별로 스펙트럼 왜곡치가 최소가 되는 SNR 가중치이며,
    상기 스펙트럼 왜곡치는 하기의 수학식에 따라 정의되는 비용 함수인것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법,
    Figure 112009042125748-pat00043
    여기에서, J는 비용함수, k는 주파수 빈(bin) 인덱스이고, L은 주파수 빈 총 개수,
    Figure 112009042125748-pat00052
    는 잡음 없는(clean) 음성의 스펙트럼,
    Figure 112009042125748-pat00053
    는 입력 잡음 음성의 스펙트럼, 및
    Figure 112009042125748-pat00054
    는 위너 필터 함수임.
  12. 제7항에 있어서, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 단계는
    상기 잡음 음성 신호를 주파수 영역의 신호로 변환한 후, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법.
KR1020070043248A 2006-11-17 2007-05-03 ＶｏＩＰ 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법 KR100922580B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060113792 2006-11-17
KR20060113792 2006-11-17

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080044743A KR20080044743A (ko) 2008-05-21
KR100922580B1 true KR100922580B1 (ko) 2009-10-21

Family

ID=39662538

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070043248A KR100922580B1 (ko) 2006-11-17 2007-05-03 ＶｏＩＰ 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100922580B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017104876A1 (ko) * 2015-12-18 2017-06-22 상명대학교 서울산학협력단 잡음 제거장치 및 그 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05165495A (ja) * 1991-12-12 1993-07-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 雑音抑圧装置
JP2001159899A (ja) 1999-12-01 2001-06-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd 騒音抑圧装置
KR20030066784A (ko) * 2000-12-28 2003-08-09 닛본 덴끼 가부시끼가이샤 노이즈 제거 방법 및 장치
KR20030076636A (ko) * 2001-01-31 2003-09-26 모토로라 인코포레이티드 전기 음성 신호와 관련된 잡음을 감소시키는 방법 및 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05165495A (ja) * 1991-12-12 1993-07-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 雑音抑圧装置
JP2001159899A (ja) 1999-12-01 2001-06-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd 騒音抑圧装置
KR20030066784A (ko) * 2000-12-28 2003-08-09 닛본 덴끼 가부시끼가이샤 노이즈 제거 방법 및 장치
KR20030076636A (ko) * 2001-01-31 2003-09-26 모토로라 인코포레이티드 전기 음성 신호와 관련된 잡음을 감소시키는 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20080044743A (ko) 2008-05-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101667865B1 (ko) 음성 주파수 신호 처리 방법 및 장치
JP3224132B2 (ja) 音声活動検出装置
US8571231B2 (en) Suppressing noise in an audio signal
KR101428608B1 (ko) 대역폭 확장을 위한 스펙트럼 평탄도 제어
US8326617B2 (en) Speech enhancement with minimum gating
JP5923994B2 (ja) 音声処理装置及び音声処理方法
US20080312916A1 (en) Receiver Intelligibility Enhancement System
WO2000062280A1 (en) Signal noise reduction by time-domain spectral subtraction using fixed filters
KR100417351B1 (ko) 코드화 음성 신호의 희소성 감소
JP2003500936A (ja) エコー抑止システムにおけるニアエンド音声信号の改善
KR20160076059A (ko) 디스플레이장치 및 그 반향 제거방법
KR101396873B1 (ko) 두 개의 마이크로폰을 포함하는 통신장치에서의 잡음제거방법 및 장치
KR20130116922A (ko) 대역폭 확장 방법 및 장치
RU2644078C1 (ru) Способ, устройство и система кодирования/декодирования
KR100922580B1 (ko) ＶｏＩＰ 서비스를 위한 잡음 제거 장치 및 방법
CN107071197B (zh) 一种基于全相位多延迟分块频域的回音消除方法及系统
KR20170082598A (ko) 적응형 채널 간 식별 재조정 필터
JP5898515B2 (ja) 半導体装置及び音声通信装置
KR20110132339A (ko) 톤 판정 장치 및 톤 판정 방법
Banchhor et al. GUI based performance analysis of speech enhancement techniques
JP6253674B2 (ja) 符号化信号を処理する装置および方法、並びに符号化信号を生成するエンコーダおよび方法
JP2012168212A (ja) ノイズ低減装置およびノイズ低減方法
CN1212555A (zh) 方向转换回声消除器和方法
EP3023983B1 (en) Method of packet loss concealment in ADPCM codec and ADPCM decoder with PLC circuit
JP2007151038A (ja) 音声処理装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120928

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee