KR101210313B1 - 음성 향상을 위해 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 활용하는시스템 및 방법 - Google Patents

음성 향상을 위해 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 활용하는시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

노이즈를 감소시키고 음성을 향상시키기 위해 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 활용하는 시스템 및 방법이 제공된다. 예시적인 실시예에서, 제 1 마이크로폰 및 제 2 마이크로폰에 의해 수신된 음향 신호의 에너지 추정치가 마이크로폰 사이의 레벨 차이(ILD)를 판정하기 위해 결정된다. 제 1 마이크로폰 음향 신호에만 기초한 노이즈 추정치와 조합된 상기 ILD는 필터 추정치가 도출될 수 있도록 한다. 일부 실시예에서, 상기 도출된 필터 추정치는 평탄화될 수 있다. 상기 필터 추정치는 그런 다음 음성 추정치를 생성하기 위해 상기 제 1 마이크로폰으로부터의 음향 신호에 적용된다.
Figure R1020087019044
제 1 마이크로폰, 제 1 음향 신호, 제 2 마이크로폰, 제 2 음향 신호, 프레임, 에너지 추정치, 마이크로폰 사이의 레벨 차이, 노이즈 추정치, 필터 추정치, 음성 추정치

Description

음성 향상을 위해 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 활용하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR UTILIZING INTER?MICROPHONE LEVEL DIFFERENCES FOR SPEECH ENHANCEMENT}
본 발명은 노이즈를 감소시키고 음성을 향상시키기 위한 시스템 및 방법으로서, 특히 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 활용하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현재 불리한 환경에서 이루어지는 음성의 녹화시 배경 노이즈를 감소시키는 다수의 방법이 있다. 이러한 방법 중 하나는 오디오 디바이스 상에 2개 이상의 마이크로폰을 이용하는 것이다. 상기 마이크로폰은 특정구역에 배치되어 있어, 상기 디바이스가 상기 마이크로폰 신호 사이의 차이를 판단하도록 한다. 예를 들면, 마이크로폰 사이의 공간차이에 기인하여, 음성 소스로부터 마이크로폰까지 신호 도착시간의 차이가 상기 음성 소스의 국부화에 활용된다. 국부화가 되면, 상기 신호는 공간 필터링되어 상이한 방향으로부터 연유한 노이즈를 억제한다.
마이크로폰의 선형 배열을 활용한 빔형성 기술은 소스 방향으로 "음향빔"을 생성하고, 그 결과 공간 필터로서 사용될 수 있다. 상기 방법은 그러나, 다수의 단점을 겪는다. 먼저, 음성 소스의 방향을 식별하는 것이 필수적이다. 그러나, 시간 지연은 모호하고 부정확한 정보를 생성하는 잔향과 같은 팩터에 기인하여 추정하기 어렵다. 둘째로, 적절한 공간 필터링을 달성하는 데에 필요한 센서의 수는 일반적으로 크다(예를 들면, 2개 이상). 추가로, 마이크로폰 배열이 휴대 전화와 같은 작은 디바이스 상에서 사용된다면, 빔형성은 상기 배열의 마이크로폰 사이의 거리가 파장에 비해 작기때문에 더 낮은 주파수에서 보다 어렵다.
마이크로폰의 공간 분리와 방향성은 도착 시간차 뿐 아니라 일부 애플리케이션에서 시간차 보다 더 쉽게 식별될 수 있는 마이크로폰 간의 레벨차(ILD) 또한 제공한다. 따라서, 노이즈 억제와 음성 향상을 위해 ILD를 활용하는 시스템 및 방법에 대한 요구가 있다.
본 발명의 실시예는 노이즈 억제 및 음성 향상에 연관된 종래 문제를 극복하거나 또는 거의 완화한다. 일반적으로, 노이즈를 감쇄하고 음성을 향사시키기 위한 마이크로폰 간의 레벨 차이(ILD)를 활용하는 시스템 및 방법이 제공된다. 예시적인 실시예에서, 상기 ILD는 에너지 레벨 차이에 기반을 둔다.
예시적인 실시예에서, 제 1 마이크로폰 및 제 2 마이크로폰으로부터 수신된 음향 신호의 에너지 추정치는 각 시간 프레임에 대한 달팽이관 주파수 분석기의 각 채널에 대해 판정된다. 상기 에너지 추정치는 이전 프레임의 전류 음향 신호 및 에너지 추정치에 기반을 둔다. 이들 에너지 추정치에 기초하여, ILD가 연산된다.
상기 ILD 정보는 음성이 나타날 가능성이 높은 시간-주파수 컴포넌트를 판정하고 제 1 마이크로폰 음향 신호로부터 노이즈 추정치를 도출하기 위해 사용된다. 상기 에너지 및 노이즈 추정치는 필터 추정치가 도출되는 것을 허용한다. 일 실시예에서, 제 1 마이크로폰으로부터의 음향 신호의 노이즈 추정치는 이전 프레임의 제 1 마이크로폰 신호의 전류 에너지 추정치와 노이즈 추정치의 최소 통계자료에 기초하여 판정된다. 일부 실시예에서, 도출된 필터 추정치는 평탄화되어 음향의 인위적 결과를 감소시킨다.
필터 추정치는 그런 다음 음성 추정치를 생성하기 위해 제 1 마이크로폰으로부터의 음향 신호의 달팽이관 형태에 적용된다. 상기 음성 추정치는 그런 다음 출력을 위해 시간 도메인으로 변환된다. 상기 변환은 음성 추정치로의 역주파수 변환을 적용함으로써 수행된다.
도 1a 및 1b는 본 발명의 실시예가 실시되는 2개의 환경의 다이어그램이다.
도 2는 본 발명의 실시예를 구현하는 예시적인 통신 디바이스의 블록도이다.
도 3은 예시적인 오디오 처리 엔진의 블록도이다.
도 4는 음성 향상을 위해 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 활용하는 예시적인 방법의 플로우 차트이다.
본 발명은 배경 노이즈와 원거리 영역의 방해물을 감쇄하기 위해 음성에 의해 우세한 시간 주파수 영역을 식별하기 위한 마이크로폰 간의 레벨차이를 기록하고 활용하는 예시적인 시스템 및 방법을 제공한다. 본 발명의 실시예는 휴대 전화, 전화 핸드셋, 헤드셋, 및 회의 시스템과 같은(그러나 이에 한정되는 것은 아니다) 소리를 수신하도록 설정된 임의의 통신 디바이스 상에서 수행된다. 유익하게 도, 예시적인 실시예는 종래 기술의 마이크로폰 배열이 제대로 기능하지 못하는 작은 디바이스 상에 개선된 노이즈 억제를 제공하도록 설정된다. 본 발명의 실시예가 휴대 전화상의 동작을 참조하여 기술되지만, 본 발명은 임의의 통신 디바이스 상에서 수행될 수 있다.
도 1a 및 1b를 참조하면, 본 발명의 실시예가 수행되는 환경이 도시된다. 사용자는 통신 디바이스(104)로 오디오(음성) 소스를 제공한다. 상기 통신 디바이스(104)는 적어도 2개의 마이크로폰: 오디오 소스(102)에 대한 제 1 마이크로폰(106) 및 상기 제 1 마이크로폰(106)과 멀리 이격된 거리에 배치된 제 2 마이크로폰(108)을 포함한다. 예시적인 실시예에서, 마이크로폰(106 및 108)은 무지향성 마이크로폰이다. 또다른 실시예는 다른 형태의 마이크로폰 또는 음향 센서를 활용한다.
마이크로폰(106 및 108)이 음성 소스(102)로부터 소리 정보를 수신하지만, 마이크로폰(106 및 108)은 또한 노이즈(110)를 포착한다. 상기 노이즈(110)는 단일 위치로부터 오는 것으로 도시되었지만, 상기 노이즈는 음성과 상이한 하나 이상의 위치로부터의 임의의 소리를 포함하고, 반향 및 에코를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예는 레벨 차이가 획득되는 방법에 독립적인 2개의 마이크로폰(106 및 108) 사이의 레벨 차이(예를 들면 에너지 차이)를 활용한다. 도 1a에서, 제 1 마이크로폰(106)이 제 2 마이크로폰(108)보다 훨씬 더 상기 음성 소스(102)에 근접하기 때문에, 강도 레벨은 음성/보이스 세그먼트 동안 더 큰 에너지 레벨을 야기하는 제 1 마이크로폰(106)에 비해 더 높다. 도 1b에서, 제 1 마이크 로폰(106)의 방향성 응답은 음성 소스(102)의 방향에서 가장 높고, 제 2 마이크로폰(108)의 방향성 응답은 음성 소스(102)의 방향에서 더 낮기 때문에, 상기 레벨 차이는 음성 소스(102)의 방향에서 가장 높고 그외에서는 더 낮다.
레벨 차이는 그런다음 시간-주파수 도메인에서 음성과 노이즈를 구별하는 데에 사용될 수 있다. 추가적인 실시예는 음성을 구별하기 위해 에너지 레벨 차이와 시간 지연의 조합을 사용한다. 스테레오 큐 디코딩에 기초하여, 음성 신호 추출 또는 음성 향상이 수행된다.
도 2를 참조하면, 예시적인 통신 디바이스(104)가 보다 상세히 도시된다. 예시적인 통신 디바이스(200)는 프로세서(202), 제 1 마이크로폰(106), 제 2 마이크로폰(108), 오디오 처리 엔진(204), 및 출력 디바이스(206)를 구비하는 오디오 수신 디바이스이다. 상기 통신 디바이스(104)는 통신 디바이스(104) 동작에 필요한 추가적인 컴포넌트를 구비하지만, 노이즈 억제 또는 음성 향상에 연관된 것은 아니다. 상기 오디오 처리 엔진(204)은 도 3과 연결하여 보다 상세히 논의된다.
상술한 바와 같이, 제 1 및 제 2 마이크로폰(106, 108)은 각각 그들 사이의 에너지 레벨 차이를 허용하기 위해 공간을 두고 이격된다. 상기 마이크로폰(106, 108)은 임의의 유형의 음향 수신 디바이스 또는 센서를 구비하고, 무지향성, 단방향성이거나 또는 다른 방향성 특성 또는 극성 소리(polar patter)를 가진다. 마이크로폰(106, 108)에 의해 수신되면, 상기 음향 신호는 아날로그-디지털 컨버터(도시되지 않음)에 의해 일부 실시예에 따라 처리하기 위해 디지털 신호로 변환된다. 상기 음향신호를 차동화하기 위해, 제 1 마이크로`폰(106)에 의해 수신된 음향 신 호는 본문에서 제 1 음향 신호라고 하는 반면, 제 2 마이크로폰(108)에 의해 수신되는 음향 신호는 본문에서 제 2 음향 신호로 칭해진다.
출력 디바이스(206)는 사용자에게 오디오 출력을 제공하는 임의의 디바이스이다. 예를 들면, 상기 출력 디바이스(206)는 헤드셋의 이어피스 또는 헤드셋, 또는 회의 디바이스에서의 스피커가 될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 예시적인 오디오 처리 엔진(204)의 상세한 블록도이다. 일 실시예에서, 상기 제 1 및 제 2 마이크로폰(106, 108)으로부터 수신된 음향 신호(즉, X1, X2)(도 2)는 디지털 신호로 변환되어, 주파수 분석 모듈(302)로 포워딩된다. 일 실시예에서, 상기 주파수 분석 모듈(302)은 필터 뱅크를 이용하여 상기 음향 신호를 취하고, 달팽이관의 구현(즉, 달팽이관 도메인)을 흉내낸다. 또는 단시간 푸리에 변환(STFT), 서브-대역 필터 뱅크, 변조된 컴플렉스 중첩 변환(modulated complex lapped transform), 웨이브릿, 등과 같은 기타 필터 뱅크가 주파수 분석 및 합성을 위해 사용될 수 있다. 대부분의 사운드(예를 들면 음향 신호)는 컴플렉스이고 하나 이상의 주파수를 구비하기 때문에, 음향 신호에 대한 서브-대역 분석은 어떤 개별 주파수가 프레임(즉, 미리정해진 시간) 동안 컴플렉스 음향 신호에 나타나는 지를 판단한다. 일 실시예에서, 상기 프레임은 4ms 길이이다.
주파수가 판정되면, 상기 신호는 시간 간격동안 에너지 레벨 추정치를 연산하는 에너지 모듈(304)로 포워딩된다. 상기 에너지 추정치는 달팽이관 채널과 음향 신호의 대역폭에 기초한다. 상기 예시적인 에너지 모듈(304)은 일부 실시예에서, 수학적으로 표시될 수 있는 컴포넌트이다. 따라서, 상기 제 1 마이크로폰(106)에서 수신된 음향 신호의 에너지 레벨은 일 실시예에서 하기의 수학식에 의해 근사치가 구해진다.
Figure 112008055680556-pct00001
여기서,
Figure 112008055680556-pct00002
은 평균 시간 상수를 판정하는 0과 1 사이의 수이고,
Figure 112008055680556-pct00003
은 달팽이관 도메인에서의 제 1 마이크로폰(106)의 음향 신호이고,
Figure 112008055680556-pct00004
는 주파수를 나타내며, t는 시간을 나타낸다. 도시된 바와 같이, 제 1 마이크로폰(106)의 현재 에너지 레벨,
Figure 112008055680556-pct00005
은 제 1 마이크로폰(106)의 이전의 에너지 레벨,
Figure 112008055680556-pct00006
에 종속적이다. 일부 다른 실시예에서,
Figure 112008055680556-pct00007
의 값은 상이한 주파수 채널에 대해 상이할 수 있다. 원하는 시간 상수 T(예를 들면 4ms) 및 샘플링 주파수
Figure 112008055680556-pct00008
(예를 들면 16kHz)가 주어지면,
Figure 112008055680556-pct00009
의 값은 다음과 같이 근사될 수 있다.
Figure 112008055680556-pct00010
제 2 마이크로폰(108)으로부터 수신된 음향 신호의 에너지 레벨은 유사한 예시적인 수학식에 의해 근사된다.
Figure 112008055680556-pct00011
여기서,
Figure 112008055680556-pct00012
는 달팽이관 도메인에서 제 2 마이크로폰(108)의 음향 신호이다. 제 1 마이크로폰(106)에 대한 에너지 레벨 연산과 유사하게, 제 2 마이크로 폰(108)에 대한 에너지 레벨,
Figure 112008055680556-pct00013
은 제 2 마이크로폰(108)의 이전의 에너지 레벨,
Figure 112008055680556-pct00014
에 종속적이다.
연산된 에너지 레벨이 주어지면, 마이크로폰 간의 레벨 차이(ILD)는 ILD 모듈(306)에 의해 판정된다. 상기 ILD 모듈(306)은 일 실시예에서 하기와 같이 수학적으로 근사되는 컴포넌트이다.
Figure 112008055680556-pct00015
여기서,
Figure 112008055680556-pct00016
은 제 1 마이크로폰(106)의 에너지 레벨이고,
Figure 112008055680556-pct00017
는 제 2 마이크로폰(108)의 에너지 레벨이며, 상기의 2개 모두는 에너지 모듈(304)로부터 얻어진다. 상기 수학식은 -1 내지 1 사이의 경계의 결과를 제공한다. 예를 들면 상기
Figure 112008055680556-pct00018
가 0으로 갈 때 ILD는 1로 가고,
Figure 112008055680556-pct00019
이 0으로 갈 때 상기 ILD는 -1로 간다. 따라서, 음성 소스가 제 1 마이크로폰으로 접근할 때 노이즈가 없고, ILD=1이지만, 노이즈가 증가되면서 ILD는 변한다. 추가로, 노이즈가 마이크로폰(106, 108) 모두에 의해 수집되면, 노이즈와 음성을 구별하는 것이 더 어려워진다.
상기 수학식은
Figure 112008055680556-pct00020
와 같은 에너지 레벨의 비율을 통해 연산된 ILD에 대해 바람직하며, 여기서 ILD는 바운드되지 않고, 제 1 마이크로폰의 에너지 레벨이 더 작아지면서 무한대로 간다.
또다른 실시예에서, ILD는 하기에 의해 근사된다.
Figure 112008055680556-pct00021
여기서, 상기 ILD 연산은 또한 -1 내지 1 사이에 경계에 있다. 따라서, 상기 또다른 ILD 연산은 본 발명의 일 실시예에서 사용된다.
본 발명의 예시적인 일 실시예에 따르면, Wiener 필터가 노이즈를 억제하고/음성을 향상시키는 데에 사용된다. 그러나 Wiener 필터 추정치를 도출하기 위해, 특정한 입력 값이 필요하다. 상기 입력 값은 노이즈의 파워 스펙트럼 밀도와 소스 신호의 파워 스펙트럼 밀도를 포함한다. 이와 같이, 노이즈 추정 모듈(308)은 상기 음향 신호에 대한 노이즈 추정치를 판정하기 위해 제공된다.
예시적인 실시예에 따라, 노이즈 추정 모듈(308)은 마이크로폰 신호에서의 노이즈 컴포넌트를 추정하려고 시도한다. 예시적인 실시예에서, 상기 노이즈 추정치는 제 1 마이크로폰(106)에 의해 수신된 음향 신호에 대해서만 기초를 둔다. 예시적인 노이즈 추정 모듈(308)은 본 발명의 일 실시예에 따라 하기에 의해 수학적으로 근사될 수 있는 컴포넌트이다.
Figure 112008055680556-pct00022
도시된 바와 같이, 본 실시예에서의 노이즈 추정치는 제 1 마이크로폰의 현재 에너지 추정치,
Figure 112011104540381-pct00023
와 이전 시간 프레임의 노이즈 추정치,
Figure 112011104540381-pct00024
의 최소한의 통계에 기초한 것이다. 따라서, 노이즈 추정치는 효율적으로 그리고 낮은 대기시간으로 수행된다.
상기 수학식에서의
Figure 112008055680556-pct00025
는 하기와 같이, ILD 모듈(306)에 의해 근사된 ILD로부터 도출된다.
Figure 112008055680556-pct00026
즉, 음성이 그 이상이 될 것이라고 예측되는 임계값(예를 들면 임계값=0.5)보다 제 1 마이크로폰(106)에서의 음성이 작을 때,
Figure 112011104540381-pct00027
은 작고, 따라서 노이즈 추정자는 노이즈에 근접하게 따른다. ILD가 증가하기 시작할 때(예를 들면 음성이 검지되기 때문에), 그러나
Figure 112011104540381-pct00028
는 증가한다. 그 결과, 노이즈 추정 모듈(308)은 노이즈 추정 프로세스를 감소시키고, 음성 에너지는 마지막 노이즈 추정치에 현저하게 기여하지 못한다. 따라서, 본 발명의 예시적인 실시예는 노이즈 추정치를 판정하기 위해 최소 통계 및 보이스 활동 검지의 조합을 이용한다.
필터 모듈(310)은 그런다음 노이즈 추정치에 기초한 필터 추정치를 도출한다. 일 실시예에서, 필터는 Wiener 필터이다. 또다른 실시예는 다른 필터를 고려한다. 따라서, Wiener 필터 근사치는 일 실시예에 따라 하기와 같이 근사될 수 있다.
Figure 112008055680556-pct00029
여기서, Ps는 음성의 파워 스펙트럼 밀도이고, Pn은 노이즈의 파워 스펙트럼 밀도이다. 일 실시예에 따라, Pn은 노이즈 추정 모듈(308)에 의해 연산된 노이즈 추정치,
Figure 112011104540381-pct00030
이다. 일 실시예에서,
Figure 112011104540381-pct00031
Figure 112011104540381-pct00032
이고, 여기서
Figure 112011104540381-pct00033
는 에너지 모듈(304)로부터의 상기 제 1 마이크포폰(106)의 에너지 추정치이고,
Figure 112011104540381-pct00034
는 노이즈 추정치 모듈(308)에 의해 제공되는 노이즈 추정치이다. 상기 노이즈 추정치는 각 프레임 마다 변하기 때문에, 상기 필터 추정치 또한 각 프레임마다 변한다.
Figure 112011104540381-pct00035
는 ILD의 함수인 과중-차감 항(over-subtraction term)이다.
Figure 112011104540381-pct00036
는 노이즈 추정 모듈(308)의 최소 통계의 바이어스를 보상하고, 지각 가중치를 형성한다. 시간 상수들이 상이하기 때문에, 상기 바이어스는 순수한 노이즈 부분과 노이즈 및 음성의 부분 사이에 상이하게 된다. 따라서, 일부 실시예에서, 상기 바이어스에 대한 보상은 필수적이다. 예시적인 실시예에서,
Figure 112011104540381-pct00037
는 실험적으로 판단된다(예를 들면, 커다란 ILD에서 2-3dB이고, 낮은 ILD에서 6-9dB이다).
상기 예시적인 Wiener 필터 수학식에서의
Figure 112011104540381-pct00038
는 상기 노이즈 추정치를 더 억제하는 팩터이다.
Figure 112011104540381-pct00039
는 임의의 양의 값이다. 일 실시예에서, 비선형 전개가
Figure 112011104540381-pct00040
내지 2를 세팅함으로써 얻어질 수 있다. 예시적인 실시예에 따르면,
Figure 112011104540381-pct00041
는 실험적으로 판정되고,
Figure 112011104540381-pct00042
의 바디가 미리정해진 값 이하(예를 들면 1인 W의 최대 가능한 값으로부터 떨어진 12dB)로 떨어질 때, 적용된다.
상기 Wiener 필터 추정치가 빠르게 변하고(예를 들면 한 프레임에서 다른 프레임으로) 노이즈 및 음성 추정치가 각 프레임 사이에서 매우 크게 변화되기 때문에, 상기 Wiener 필터 추정치의 애플리케이션은, 그대로, 인위적인 결과를 가져온다(에를 들면 불연속, 블립, 과도현상 등). 따라서, 선택적인 필터 평탄화 모듈(312)이 시간의 함수로서 음향 신호에 적용되는 Wiener 필터 추정치를 평탄화하도록 제공된다. 일 실시예에서, 상기 필터 평탄화 모듈(312)은 하기와 같이 수학적으로 근사된다.
Figure 112008055680556-pct00043
여기서,
Figure 112011104540381-pct00044
는 Wiener 필터 추정치와 제 1 마이크로폰 에너지
Figure 112011104540381-pct00045
의 함수이다.
도시된 바와 같이, 시간(t)에서의 필터 평탄화 모듈(312)은 시간(t-1)에서의 이전 프레임으로부터 평탄화된 Wiener 필터 추정치의 값을 이용하여 Wiener 필터 추정치를 평탄화한다. 빠르게 변하는 음향 신호에 대한 신속한 대응을 하기 위해, 필터 평탄화 모듈(312)은 빠르게 변하는 신호에 대해서는 덜 평탄화하고, 보다 느리게 변하는 신호에 대해서는 더 평탄화를 수행한다. 이것은 시간에 대한
Figure 112011104540381-pct00046
의 가중 1 차 도함수에 따라
Figure 112011104540381-pct00047
의 값을 변화시킴으로써 달성된다. 1차 도함수가 크고 에너지 변화가 크면,
Figure 112011104540381-pct00048
는 큰 값으로 설정된다. 상기 도함수가 작으면,
Figure 112011104540381-pct00049
는 더 작은 값으로 설정된다.
필터 평탄화 모듈(312)에 의한 평탄화 후에, 제 1 차 음향 신호는 상기 음성을 추정하기 위해 평탄화된 Wiener 필터 추정치에 의해 배가된다. 상기 Wiener 필터 실시예에서, 상기 음성 추정치는
Figure 112011104540381-pct00050
에 의해 근사되고, 여기서
Figure 112011104540381-pct00051
는 제 1 마이크로폰(106)으로부터의 음향 신호이다. 예시적인 실시예에서, 상기 음성 추정은 마스킹 모듈(314)에서 발생한다.
다음으로, 음성 추정치는 다시 달팽이관 도메인으로부터 시간 도메인으로 변환된다. 상기 변환은 음성 추정치
Figure 112011104540381-pct00052
를 취하고, 이것을 주파수 합성 모듈(316)에서의 달팽이관 채널의 역 주파수와 곱하는 것을 포함한다. 변환이 완료되면, 신호가 사용자에게 출력된다.
도 3의 오디오 처리 엔진(204)의 시스템 아키텍처는 예시임에 유의해야한다. 또다른 실시예는 더 많은 컴포넌트, 더 적은 컴포넌트, 또는 동등한 컴포넌트를 포함하며, 본 발명의 실시예의 범위내에 있다. 오디오 처리 엔진(208)의 다양한 모듈이 단일 모듈로 조합된다. 예를 들면, 상기 주파수 분석 모듈(302)과 에너지 모듈(304)의 기능은 단일 모듈로 조합될 수 있다. 또한, 상기 ILD 모듈(306)의 기능은 에너지 모듈(304) 만의 함수, 또는 주파수 분석 모듈(302)과의 조합과 함께 조합될 수 있다. 추가적인 예로서, 상기 필터 모듈(310)의 기능은 필터 평탄화 모듈(312)의 기능과 조합될 수 있다.
도 4를 참조하면, 마이크로폰 사이의 레벨차이를 활용한 노이즈 억제를 위한 예시적인 방법의 플로우 차트(400)가 도시된다. 단계(402)에서, 오디오 신호가 제 1 마이크로폰(106) 및 제 2 마이크로폰(108)(도 2)에 의해 수신된다. 예시적인 실시예에서, 상기 음향 신호는 처리를 위해 디지털 포맷으로 변환된다.
주파수 분석은 그런다음 단계(404)에서 주파수 분석 모듈(302)(도 3)에 의해 음향 신호에 대해 수행된다. 일 실시예에 따라, 상기 주파수 분석 모듈(302)은 컴플렉스 음향 신호에 나타난 개별 주파수를 판정하기 위해 필터 뱅크를 활용한다.
단계(406)에서, 제 1 및 제 2 마이크로폰(106, 108) 모두에서 수신되는 음향 신호에 대한 에너지 추정치가 연산된다. 일 실시예에서, 에너지 추정치는 에너지 모듈(도 3)에 의해 판정된다. 상기 예시적인 에너지 모듈(304)은 현재 에너지 추정치를 판정하기 위해 현재 음향 신호와 이전의 연산된 에너지 추정치를 활용한다.
에너지 추정치가 연산되면, 마이크로폰 사이의 레벨차이(ILD)가 단계(408)에서 연산된다. 일 실시예에서, ILD는 제 1 및 제 2 음향 신호 모두의 에너지 추정치에 기초하여 연산된다. 예시적인 실시예에서, ILD는 ILD 모듈(306)(도 3)에 의해 연산된다.
연산된 ILD에 기초하여, 노이즈가 단계(410)에서 추정된다. 본 발명의 일실시예에 따라, 노이즈 추정치는 제 1 마이크로폰(106)에서 수신된 음향 신호에만 기초한다. 상기 노이즈 추정치는 제 1 마이크로폰(106)으로부터의 음향 신호의 현재 에너지 추정치 및 이전의 연산된 노이즈 추정치에 기초한다. 상기 노이즈 추정치 판정시, 상기 노이즈 추정치는 상기 ILD가 증가 할때, 본 발명의 예시적인 실시예에 따라, 고정되거나 또는 감소된다.
단계(412)에서, 필터 추정치는 필터 모듈(310)(도 3)에 의해 연산된다. 일 실시예에서, 오디오 처리 엔진(204)(도 3)에서 사용되는 필터는 Wiener 필터이다. 필터 추정치가 판정되면, 상기 필터 추정치는 단계(414)에서 평탄화된다. 평탄화는 오디오 인공물을 생성하는 빠른 변동을 방지한다. 상기 평탄화된 필터 추정치는 음성 추정치를 생성하기 위해 단계(416)에서 상기 제 1 마이크로폰으로부터의 음향 신호에 적용된다.
단계(418)에서, 음성 추정치는 다시 시간 도메인으로 변환된다. 예시적인 변환 기술은 달팽이관 채널의 역 주파수를 음성 추정치로 적용한다. 음성 추정치가 변환되면, 상기 오디오 신호는 단계(420)에서 사용자에게 출력될 수 있다. 일부 실시예에서, 디지털 음향 신호는 출력을 위해 아날로그 신호로 변환될 수 있다. 상기 출력은 스피커, 이어피스, 또는 기타 유사한 디바이스를 통해 이루어진다.
상술한 모듈들은 스토리지 매체에 저장되는 명령으로 구성된다. 상기 명령들은 프로세서(도 2)에 의해 검색 및 실행될 수 있다. 명령의 일부 예는 소프트웨어, 프로그램 코드, 및 펌웨어를 포함한다. 스토리지 매체의 일부 예는 메모리 디바이스 및 집적회로를 포함한다. 상기 명령은 상기 프로세서(202)로 하여금 본 발명의 실시예에 따라 동작하도록 지시하는것이 상기 프로세서(202)에 의해 실행될 때 동작한다. 당업자는 명령, 프로세서(들), 및 스토리지 매체에 익숙하다.
본 발명은 예시적인 실시예들을 참조하여 상술되었다. 다양한 변형이 이루어질수 있고, 다른 실시예들이 본 발명의 더 넓은 범위로부터 벗어나지 않고서 사용될 수 있다는 것이 당업자에게는 명확할 것이다. 따라서, 상기의 예시적인 실시예들과 이에 대한 기타 변형은 본 발명에 의해 커버되도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 음성을 향상시키는 방법에 있어서,
    제 1 마이크로폰에서 제 1 음향 신호를 수신하고 제 2 마이크로폰에서 제 2 음향 신호를 수신하는 단계;
    일 프레임 동안, 제 1 음향 신호의 노이즈 추정치, 제 1 음향 신호의 에너지 추정치, 및 상기 제 1 및 제 2 음향 신호에 기초한 마이크로폰 사이의 레벨 차이에 기초한 필터 추정치를 판정하는 단계; 및
    상기 필터 추정치를 음성 추정치를 산출하기 위해 제 1 음향 신호에 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    프레임동안 각각의 음향 신호에 대한 에너지 추정치를 판정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    제 1 음향 신호의 에너지 추정치는 수학식,
    Figure 112011104540381-pct00053
    로서 근사되는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    제 2 음향 신호의 에너지 추정치는 수학식,
    Figure 112011104540381-pct00054
    로서 근사되는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    프레임에 대한 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 판정하기 위해 에너지 추정치를 이용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 마이크로폰 사이의 레벨 차이는 수학식
    Figure 112008055680556-pct00055
    에 의해 근사되는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 마이크로폰 사이의 레벨 차이는 수학식
    Figure 112008055680556-pct00056
    에 의해 근사되는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 노이즈 추정치는 제 1 음향 신호의 에너지 추정치 및 마이크로폰 사이의 레벨 차이에 기초하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 노이즈 추정치는 수학식
    Figure 112011104540381-pct00057
    로서 근사되는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 필터 추정치를 제 1 음향 신호에 적용하기 전에 상기 필터 추정치를 평탄화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 평탄화 단계는
    Figure 112008055680556-pct00058
    로서 근사되는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 음성 추정치를 시간 도메인으로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 음성 추정치를 사용자에게 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 필터 추정치는 Wiener 필터에 기초하는 것을 특징으로 하는 음성을 향상시키는 방법.
  15. 디바이스 상에서 음성을 향상시키는 시스템에 있어서,
    제 1 음향 신호를 수신하도록 구성된 제 1 마이크로폰;
    상기 제 1 마이크로폰으로부터 이격되어 배치되며, 제 2 음향 신호를 수신하도록 구성된 제 2 마이크로폰; 및
    제 1 마이크로폰에서 수신된 음성을 향상시키도록 구성된 오디오 처리 엔진;을 포함하고,
    상기 오디오 처리 엔진은,
    제 1 음향 신호의 에너지 추정치와 마이크로폰 사이의 레벨 차이에 기초하여 상기 제 1 음향 신호에 대한 노이즈 추정치를 판정하도록 구성된 노이즈 추정 모듈; 및
    제 1 음향 신호의 노이즈 추정치, 제 1 음향 신호의 에너지 추정치, 및 마이크로폰 사이의 레벨 차이에 기초한 필터 추정치가, 필터링된 음향 신호를 생성하기 위해 제 1 음향 신호에 적용될지를 판정하도록 구성된 필터 모듈;을
    구비하는 것을 특징으로 하는 디바이스 상에서 음성을 향상시키는 시스템
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 오디오 처리 엔진은 제 1 및 제 2 음향 신호의 프레임에 대해 에너지 추정치를 판정하도록 구성된 에너지 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스 상에서 음성을 향상시키는 시스템
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 오디오 처리 엔진은 상기 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 판정하도록 구성된 마이크로폰 사이의 레벨 차이 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스 상에서 음성을 향상시키는 시스템
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 오디오 처리 엔진은 상기 필터 추정치를 제 1 음향 신호에 적용하기 전에 상기 필터 추정치를 평탄화하도록 구성된 필터 평탄화 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스 상에서 음성을 향상시키는 시스템
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 오디오 처리 엔진은 상기 음성 추정치를 판정하도록 구성된 마스킹 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디바이스 상에서 음성을 향상시키는 시스템
  20. 디바이스 상에서 음성을 향상시키는 방법을 구현하기 위한 기계에 의해 실행가능한 프로그램을 그 안에 내장한 컴퓨터 판독가능한 매체에 있어서, 상기 방법은,
    제 1 마이크로폰에서 제 1 음향 신호를 수신하고 제 2 마이크로폰에서 제 2 음향 신호를 수신하는 단계;
    음향 신호 각각에 대해 일 프레임 동안 에너지 추정치를 판정하는 단계;
    상기 프레임에 대한 마이크로폰 사이의 레벨 차이를 판정하기 위해 상기 에너지 추정치를 이용하는 단계:
    제 1 음향 신호의 에너지 추정치 및 마이크로폰 사이의 레벨 차이에 기초하여 노이즈 추정치를 생성하는 단계;
    상기 노이즈 추정치 및 마이크로폰 사이의 레벨 차이에 기초하여 필터 추정치를 연산하는 단계; 및
    음성 추정치를 산출하기 위해 상기 필터 추정치를 제 1 음향 신호에 적용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
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