KR102025302B1 - 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법은, 드론의 제어 및 영상 관제를 수행하는 관제 서버에 의해 수행되는 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법에 있어서, 드론의 이동 방향에 따라 촬영 또는 녹음되는 제1 오디오 데이터를 수집하고, 상기 드론의 이동 방향과 반대 방향에서 촬영 또는 녹음되는 제2 오디오 데이터를 수집하는 단계; 상기 제2 오디오 데이터를 이용하여 역소음 데이터를 생성하고, 상기 생성된 역소음 데이터를 발산하여 상기 제1 오디오 데이터 내 소음 데이터를 제거하여 제1 타겟 오디오 데이터를 생성하는 단계; 상기 제1 타겟 오디오 데이터를 분석하여 유효 오디오 데이터를 추출하고, 상기 유효 오디오 데이터의 정지 구간에서 배경 잡음 데이터를 추출하는 단계; 상기 배경 잡음 데이터의 음량을 분석하여 소음 음량 범위를 추출하고, 상기 유효 오디오 데이터에서 상기 소음 음량 범위 이하의 데이터를 제거하여 잔여 소음이 제거된 제2 타겟 오디오 데이터를 생성하는 단계; 및 클라이언트 단말의 요청에 따라 상기 제2 타겟 오디오 데이터를 최종 드론 오디오 데이터로 상기 클라이언트 단말에 전송하는 단계를 포함하는 것이다.

Description

드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법{METHOD PROCESSING NOISE OF DRONE AUDIO DATA}

본 발명은 드론에서 촬영 또는 녹음된 오디오 데이터에서의 소음 감소를 위한 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법에 관한 것이다.

최근, 무인 비행 장치(unmanned aerial vehicle, UAV), 예를 들면 드론(drone)은 카메라 및 마이크 등을 포함할 수 있으며, 이동하면서 영상 및 오디오를 저장할 수 있다. 이러한 드론은 초기에 군사적 목적으로 사용되었으나 드론의 크기가 작아지고 가격이 낮아지면서 영상 촬영, 감시, 농업, 물류 배송, 방송 등의 다양한 용도로 활용범위를 넓혀가고 있다.

드론이 녹화 또는 녹음 동작을 수행할 때, 동력 장치에 의해 발생되는 소음, 즉 로터 및 프로펠러에서 발생하는 소음이 마이크 등의 입력장치로 유입될 수 있다. 드론에서 녹음된 오디오 파일에 동력 장치에 의해 발생되는 소음이 유입될 경우, 녹음 품질의 저하를 초래할 수 있어 촬영 영상의 소리 활용이 제한되기도 한다.

따라서, 드론은 입력되는 소음을 제거하기 위해 마이크를 통해 입력되는 신호를 분석하고, 분석된 결과를 반영하여 입력 소음을 제거하게 된다. 또는 영화 또는 방송 촬영시, 외부 마이크를 이용하여 드론의 촬영 영상에서 녹음된 소리와 목표 대상의 소리를 구분하여 수집하기도 한다.

그러나, 드론은 빠른 속도로 이동할 수 있으며, 방향 전환을 자유롭게 할 수 있다. 이로 인해, 무인 비행 장치의 속도 및 방향 변화에 따라 동력 장치에서 발생되는 소음의 변동이 심할 수 있고, 이 경우 소음의 변동을 분석한 후 분석된 결과를 반영하여 소음을 실시간으로 제거하기 어려운 문제점이 있다.

또한, 드론에서 촬영된 영상을 실시간으로 영상 전송하거나 현장감이 필요한 영상을 사용해야 하는 경우에, 외부 마이크를 이용하여 영상과 소리를 분리하여 수집하는 방식은 한계가 발생한다.

대한민국등록특허 제 10-1823781 호(발명의 명칭 : 무인 비행체용 소음 저감장치)

대한민국등록특허 제10-1749863호(발명의 명칭 : 수직 이착륙 비행체)

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 드론에서 촬영 또는 녹음된 오디오 데이터에서 드론 비행 소음 데이터를 1차적으로 제거한 후 1차 소음 제거 후 남아있는 잔여 소음을 제거하는 것에 목적이 있다.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법은, 드론의 제어 및 영상 관제를 수행하는 관제 서버에 의해 수행되는 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법에 있어서, 드론의 이동 방향을 지향하도록 배치된 제1 마이크를 통해 녹음되는 제1 오디오 데이터를 수집하고, 상기 드론의 이동 방향과 반대 방향에 위치한 제2 마이크를 통해 녹음되는 제2 오디오 데이터를 수집하는 단계; 상기 제2 오디오 데이터를 이용하여 역소음 데이터를 생성하고, 상기 생성된 역소음 데이터를 발산하여 상기 제1 오디오 데이터 내 소음 데이터를 제거하여 제1 타겟 오디오 데이터를 생성하는 단계; 상기 제1 타겟 오디오 데이터를 분석하여 유효 오디오 데이터를 추출하고, 상기 유효 오디오 데이터의 정지 구간에서 배경 잡음 데이터를 추출하는 단계; 상기 배경 잡음 데이터의 음량을 분석하여 소음 음량 범위를 추출하고, 상기 유효 오디오 데이터에서 상기 소음 음량 범위 이하의 데이터를 제거하여 잔여 소음이 제거된 제2 타겟 오디오 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 제2 타겟 오디오 데이터를 최종 드론 오디오 데이터로서 클라이언트 단말에 전송하는 단계를 포함하는 것이다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 능동 소음 제어 방식과 스펙트럼 차감 방식을 조합한 하이브리드 소음 감소 방식을 이용하여 드론에서 촬영 또는 녹음된 오디오 데이터의 소음을 처리함으로써 목표 대상의 오디오 데이터를 원래 오디오 데이터와 유사하도록 복원할 수 있고, 깨끗한 음질의 드론 오디오 데이터를 실시간 얻을 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 구현하기 위한 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리를 위한 관제 서버의 구성을 설명하는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 설명하는 순서도이다.
도 4는 능동 제어 방식을 이용한 소음 제거시 신호 파형을 설명하는 도면이다.
도 5는 스펙트럼 차감 방식을 이용한 소음 제거시 신호 파형을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 1차 소음 제거 과정 및 2차 소음 제거 과정 수행시 신호 파형을 설명하는 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 구현하기 위한 시스템의 구성을 설명하는 도면이다.

도 1을 참조하면, 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 구현하기 위한 시스템은 드론(100), 관제 서버(200), 클라이언트 단말(300) 및 라우터(400)를 포함한다.

드론(100)은 영상 촬영을 위한 카메라를 포함하고, 오디오 녹음을 위한 적어도 하나 이상의 마이크(110, 120)를 포함한다. 또한, 드론(100)은 촬영된 영상 데이터 또는 녹음된 오디오 데이터를 실시간 전송하고, 제어 정보를 실시간 수신하기 위한 무선 통신 모듈(도시되지 않음)을 포함한다. 여기서, 드론(100)은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle), 무인 비행선, 무인 비행체 등 사람이 탑승하지 않고 원격으로 조종하거나 사전 정보에 따라 비행하는 모든 비행체를 포함한다.

한편, 드론(100)은 카메라가 설치된 위치, 즉 카메라 위치에 제1 마이크(110)가 설치되어 제1 오디오 데이터를 녹음하고, 카메라 위치와 반대되는 방향에 카메라와 일정한 이격 거리를 두고 제2 마이크(120)가 설치되어 제2 오디오 데이터를 녹음한다. 이때, 제1 마이크(110)는 카메라에 포함되거나, 카메라 위치와 근접한 위치에 설치된다.

관제 서버(200)는 드론(100)과 클라이언트 단말(300) 간에 송수신되는 데이터들을 중계하는 역할을 수행하는 것으로서, 무선 통신망을 통해 드론(100)의 위치 및 상태 정보, 수집정보를 실시간으로 수신하고, 드론(100)에 대한 제어정보를 실시간으로 송신하기 위한 드론의 제어 및 영상관제 프로그램을 실행한다. 이때, 관제 서버(200)는 드론(100)으로부터 드론 영상 데이터, 드론 오디오 데이터, 또는 드론(100)에 장착된 센서에서 감지된 센서 데이터를 수집 정보로 실시간 수신한다.

이러한 관제 서버(200)는 드론의 위치 및 상태 모니터링을 위한 제어 패킷과 실시간 수집되는 영상 데이터 또는 오디오 데이터를 위한 데이터 패킷을 구분하여 처리한다.

클라이언트 단말(300)은 관제 서버(200)를 통해 전송되는 드론 영상 데이터 또는 드론 오디오 데이터를 수신하여 출력한다. 이러한 클라이언트 단말(300)은 휴대성 및 이동성이 보장된 무선 통신 장치일 수 있으며, 예를 들어 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband Internet) 단말, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치일 수 있다. 또한, 클라이언트 단말(300)은 네트워크를 통해 다른 단말 또는 서버 등에 접속할 수 있는 PC 등의 유선 통신 장치인 것도 가능하다.

라우터(400)는 드론(100)으로부터 수신되는 패킷을 분배하거나 관제 서버(200)에 출력하여 클라이언트 단말(300)로 영상을 전송할 수 있다. 또한 라우터(400)는 광범위한 촬영 현장에서 이동 관제 센터 기능을 지원하며 촬영 현장을 관제 서버(200) 또는 방송센서 등과 연결할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리를 위한 관제 서버의 구성을 설명하는 블록도이다.

도 2를 참고하면, 관제 서버(200)는 통신 모듈(210), 메모리(220), 프로세서(230) 및 데이터베이스 (240)를 포함한다.

통신 모듈(210)은 통신망과 연동하여 통신 인터페이스를 제공하는데, 클라이언트 단말(300) 또는 드론(100)에서 전송되는 데이터를 수신하고, 이에 대한 응답으로서 클라이언트 단말(300) 또는 드론(100)에 데이터를 송신하는 역할을 수행할 수 있다. 여기서, 통신 모듈(210)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 패킷 또는 데이터 패킷과 같은 패킷을 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.

메모리(220)는 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 수행하기 위한 드론의 제어 및 영상관제 프로그램이 기록된다. 또한, 프로세서(230)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(220)는 휘발성 저장 매체(volatile storage media) 또는 비휘발성 저장 매체(non-volatile storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

프로세서(230)는 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 제공하는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(230)가 수행하는 각 단계에 대해서는 도 3을 참조하여 후술하기로 한다.

여기서, 프로세서(230)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터베이스(240)는 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 수행하면서 누적되는 데이터가 저장된다.

예컨대, 데이터베이스(240)에는 드론 영상 데이터, 드론 오디오 데이터, 드론의 제조사 또는 종류별 드론 비행 소음 데이터 등이 저장될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법을 설명하는 순서도이다.

도 3을 참고하면, 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법은, 드론의 이동 방향을 지향하도록 배치된 제1 마이크를 통해 녹음되는 제1 오디오 데이터를 수집하고, 드론의 이동 방향과 반대 방향에 위치한 제2마이크를 통해 녹음되는 제2 오디오 데이터를 수집한다(S301). 여기서, 드론은 이동 방향에 따라 드론에 설치된 카메라의 촬영 방향이 결정되고, 카메라의 촬영 방향이 드론의 전방이 되며, 카메라의 촬영 방향과 반대되는 방향이 드론의 후방이 될 수 있다.

제1 오디오 데이터는 제1 마이크(110)를 통해 드론의 이동 방향에서 녹음되는 전방 오디오 음량을 후방 오디오 음량보다 높여 녹음된 것이고, 제2 오디오 데이터는 제2 마이크(120)를 통해 제1 오디오 데이터의 녹음 음량 수준보다 기설정된 음량 값 이하의 녹음 음량으로 낮춰 녹음된 것이다. 따라서, 제2 오디오 데이터는 제1 오디오 데이터보다 녹음 음량을 낮추기 때문에 일정 거리 이상 떨어진 거리의 소리는 거의 녹음되지 않고, 제2 마이크(120) 근처에서 발생되는 소리가 중점적으로 녹음될 수 있다.

제2 오디오 데이터는 드론의 프로펠러 또는 로터를 포함한 드론 본체에서 발생되는 드론 비행 소음 데이터를 포함하고, 제1 오디오 데이터는 촬영 또는 녹음 대상의 음성 데이터와 드론 비행 소음 데이터를 포함한다.

여기서, 드론의 프로펠러에서 발생하는 소음 데이터는 자동차와 이어폰에서 차단하는 외부 소음 데이터와는 다르게 비교적 일정한 파형을 가진다. 이와 같이 일정한 소음 데이터를 지속적으로 발생하는 드론은 드론 비행 소음 데이터를 추출하기에 용이하다. 따라서, 드론은 제1 마이크(110)를 통해 목표 음성 데이터와 소음 데이터를 녹음하고, 제2 마이크(120)를 통해 드론 비행 소음 데이터만을 녹음되도록 한다. 다만, 이와 같은 처리에 의하더라도 제2 마이크(120)를 통해 목표 음성 데이터가 녹음될 가능성이 없지 않다.

한편, 관제 서버(200)는 드론에 제2 마이크가 설치되지 않은 경우, 드론 비행 소음 데이터를 드론의 제조업체로부터 제공받을 수 있고, 데이터베이스(240)에 드론의 제조사별, 종류별 드론 비행 소음 데이터를 저장하여 관리할 수 있다.

드론의 제조업체에서는 소음을 측정 또는 예측하는 프로그램이나 장비를 이용하여 시범 운행시 해당 드론의 드론 비행 소음 데이터를 측정하고, 제조업체명, 모델명, 비행 시간, 주요 장비의 파라미터 정보, 드론 비행 소음 데이터를 포함하는 드론 정보를 관제 서버에 제공할 수 있다.

관제 서버는 수집된 제2 오디오 데이터를 이용하여 역소음 데이터를 생성하고, 역소음 데이터(Anti-Noise)를 발산하여 제1 오디오 데이터 내 소음 데이터(Noise Source)와 중첩시켜 1차 소음이 제거된 제1 타겟 오디오 데이터를 생성한다(S302, S303). 1차 소음 제거 과정에는 능동 소음 제어 방식이 적용되는데, 능동 소음 제어 방식은 제1 오디오 데이터 내의 소음 데이터와 동일한 진폭 및 반대 위상을 가지는 역소음 데이터를 발산하여 원래 소음 데이터와 중첩시켜 소음을 상쇄하는 것이다.

1차 소음 제거 과정에서는 제1 오디오 데이터와 제2 오디오 데이터에 LMS(Least Mena Square) 필터 알고리즘을 적용하여 최적 목표 신호인 제1 타겟 오디오 신호를 구한다. 이때, LMS 필터 알고리즘은 가중치 설정을 이용해 최소의 오차를 갖는 적응 필터를 찾는 것을 목표로 하는 것이고, 적응 필터인 LMS 필터는 원하는 데이터와 소음 데이터 사이의 상대적 오차를 검출하여 최소화함으로써 수신된 신호에서 소음 데이터를 제거한다.

관제 서버는 제1 타겟 오디오 데이터를 분석하여 유효 오디오 데이터, 즉 촬영 또는 녹음대상의 음성 데이터를 추출하고, 추출된 음성 데이터의 비음성 구간 또는 정지 구간에서 배경 잡음 데이터를 추출한다.

관제 서버는 배경 잡음 데이터의 음량을 분석하여 소음 음량 범위를 추출하고, 음성 데이터에서 소음 음량 범위 이하의 데이터를 제거하는 2차 소음 제거 과정을 통해 잔여 소음이 제거된 제2 타겟 오디오 데이터를 생성한다(S304, S305). 이때, 2차 소음 제거 과정에는 스펙트럼 차감 방식이 적용되는데, 스펙트럼 차감 방식은 비음성 구간으로부터 소음의 전력 스펙트럼을 추정한 후에 소음이 부가된 음성의 전력 스펙트럼부터 추정된 소음의 스펙트럼을 감산함으로써 잡음을 억제하는 것이다.

관제 서버(200)는 클라이언트 단말(300)의 요청에 따라 데이터를 1차 소음 제거, 2차 소음 제거를 통해 잡음이 없는 고음질의 제2 타겟 오디오 데이터를 최종 드론 오디오 데이터로 결정한 후 클라이언트 단말(300)에 전송한다(S306). 따라서, 클라이언트 단말(300)은 기저장된 영상 데이터와 별도로 수집된 오디오 데이터를 제공받는 것이 아니라 실시간 소음이 제거된 오디오 데이터를 포함하는 영상을 제공받을 수 있어 드론의 활용 범위를 확대 사용할 수 있다.

도 4는 능동 제어 방식을 이용한 소음 제거시 신호 파형을 설명하는 도면이고, 도 5는 스펙트럼 차감 방식을 이용한 소음 제거시 신호 파형을 설명하는 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 1차 소음 제거 과정 및 2차 소음 제거 과정 수행시 신호 파형을 설명하는 도면이다.

도 4 및 도 5에서, (a)는 소음이 없는 상태의 음성 데이터(Speech)의 신호 파형이고, (b)는 드론 비행 소음 데이터(Drone noise)이며, (c)는 음성 데이터와 드론 비행 소음 데이터의 합성된 제1 오디오 데이터(Noisy speech)이고, (d)는 소음 제거 과정이 완료된 신호(Noise reduced signal)이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 능동 제어 방식을 이용한 소음 제거 과정은 제1 오디오 데이터에서 드론 비행 소음 데이터를 이용한 역소음 데이터를 발산하여 드론 비행 소음 데이터를 상쇄시킴으로써 음성 데이터를 추출하지만, 드론 비행 소음 데이터를 제외한 나머지 잔여 소음들이 남게 된다.

도 5에 도시된 바와 같이, 전단계에서 능동 제어 방식을 이용한 소음 제거 과정을 거치지 않은 경우, 스펙트럼 차감 방식을 이용한 소음 제거 과정은 비음성 구간으로부터 소음의 스펙트럼을 추정한 후에 제1 오디오 데이터의 스펙트럼에서 소음의 스펙트럼을 감산하여 소음을 감소시킨다.

그러나, 스펙트럼 차감 방식을 이용한 소음 제거 과정은 소음의 스펙트럼이 음성 데이터의 스펙트럼보다 큰 경우에 비음성 구간과 소음 구간을 설정하는데 어려움이 있고, 소음 데이터를 예측한다 하더라도 소음 제거시 음성 데이터도 함께 제거될 수 있다.

따라서, 도 6에 도시된 바와 같이, 관제 서버는 능동 제어 방식을 이용하여1 차 소음 제거 과정(b)을 수행한 후에 1차 소음 제거된 제1 타겟 오디오 데이터에 스펙트럼 차감 방식을 적용하여 2차 소음 제거 과정(c)을 수행함으로써 비행 드론 소음 데이터뿐만 아니라 배경 잡음 데이터를 제거한 깨끗한 음질의 음성 데이터를 제공할 수 있다. 즉. 음성 데이터(a)와 1차 및 2차 소음이 제거된 최종 드론 오디오 데이터(c)의 신호 파형이 유사함을 알 수 있다. 이와 같이, 능동 제어 방식과 스펙트럼 차감 방식을 혼용하는 하이브리드 소음 제거 방식은 촬영 또는 녹음된 드론 오디오 데이터에서 소음을 효과적으로 감소시킬 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하며, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함하며, 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 드론 200 : 관제 서버
300 : 클라이언트 단말 400 : 라우터
210: 통신 모듈 220: 메모리
230: 프로세서 240: 데이터베이스

Claims (6)

1. 드론의 제어 및 영상 관제를 수행하는 관제 서버에 의해 수행되는 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법에 있어서,
   드론의 이동 방향을 지향하도록 배치된 제1 마이크를 통해 녹음되는 제1 오디오 데이터를 수집하고, 상기 드론의 이동 방향과 반대 방향에 위치한 제2 마이크를 통해 녹음되는 제2 오디오 데이터를 수집하는 단계;
   상기 제2 오디오 데이터를 이용하여 역소음 데이터를 생성하고, 상기 생성된 역소음 데이터를 발산하여 상기 제1 오디오 데이터 내 소음 데이터와 중첩시켜 1차 소음이 제거된 제1 타겟 오디오 데이터를 생성하며, 상기 제1 타겟 오디오 데이터는 LMS 필터 알고리즘이 적용된 능동 소음 제어 방식을 이용하여 생성하는 단계;
   상기 제1 타겟 오디오 데이터를 분석하여 유효 오디오 데이터를 추출하고, 상기 유효 오디오 데이터의 정지 구간에서 배경 잡음 데이터를 추출하는 단계;
   상기 배경 잡음 데이터의 음량을 분석하여 소음 음량 범위를 추출하고, 상기 유효 오디오 데이터에서 상기 소음 음량 범위 이하의 데이터를 제거하여 잔여 소음이 제거된 제2 타겟 오디오 데이터를 생성하며, 상기 제2 타겟 오디오 데이터는 스펙트럼 차감 방식을 적용하여 생성하는 단계; 및
   상기 제2 타겟 오디오 데이터를 최종 드론 오디오 데이터로서 클라이언트 단말에 전송하는 단계를 포함하는 것인, 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 드론의 이동 방향과 반대 방향에 위치한 제2 마이크를 통해 녹음되는 제2 오디오 데이터를 수집하는 단계는,
   상기 제1 오디오 데이터의 녹음 음량 수준에서 기설정된 음량값 이하의 녹음 음량 수준으로 상기 제2 오디오 데이터를 녹음하도록 설정하는 것인, 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 제2 오디오 데이터는 드론의 프로펠러 또는 로터를 포함한 드론 본체에서 발생되는 드론 비행 소음 데이터를 포함하고,
   상기 제1 오디오 데이터는 목표 대상의 음성 데이터와 상기 드론 비행 소음 데이터를 포함하는 것인, 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 드론 비행 소음 데이터를 상기 드론의 제조사로부터 제공받는 경우, 상기 드론의 제조사별 또는 종류별로 상기 드론 비행 소음 데이터를 데이터베이스화하여 관리하는 것인, 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법.
5. 제 1항에 있어서,
   상기 드론의 이동 방향에 따라 상기 드론에 설치된 카메라의 촬영 방향이 결정되고,
   상기 제1 오디오 데이터는 상기 카메라에 포함되거나 카메라 위치와 근접한 위치에 설치되는 상기 제1 마이크를 통해 녹음되고,
   상기 제2 오디오 데이터는 상기 카메라 위치와 반대 방향에 설치된 상기 제2 마이크를 통해 상기 제1 오디오 데이터의 녹음 음량 수준보다 기설정된 음량값 이하의 녹음 음량으로 녹음된 것인, 드론 오디오 데이터의 소음 처리 방법.
6. 삭제

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