KR102081568B1 - 주변 잡음 실효치（ｒｍｓ） 검출기 - Google Patents

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Abstract

가변 평활화 인자를 갖는 1차 회귀자를 이용하는 RMS 검출기는 RMS 값들을 얻기 위해 데이터의 중심으로부터의 샘플들을 패널라이징(penalizing)하기 위해 수정된다. 배경 잡음 레벨들로부터 크게 달라지는 샘플들은 RMS 산출에서 댐프닝(dampening)된다. 배경 잡음이 변화할 때, 시스템은 배경 잡음의 변화들을 추적하고 변화들을 정정된 RMS 값의 산출에 포함시킬 것이다. 최소 추적기는 정규화된 거리 값을 계산하고, 평활화 인자를 정규화하기 위해 이용되는 최소 rms 값을 추적한다. 정정되거나 수정된 RMS 값은 본 발명에 대해 정정된 RMS를 출력하기 위해 1 마이너스 평활화 인자 플러스 평활화 인자를 최소 rms 값에 곱한 것으로 곱해진 이전 RMS 값의 함수로서 결정될 수 있다. rms 값은 최소 추적기에 대한 재설정된 신호를 생성하기 위해 이용되고 예를 들면, 배경 신호가 시간에 따라 증가/감소할 때, 추적기에서의 교착상태(deadlock)를 회피하기 위해 이용된다.

Description

주변 잡음 실효치（ＲＭＳ） 검출기{AMBIENT NOISE ROOT MEAN SQUARE(RMS) DETECTOR}
본 발명은 주변 잡음 실효치(Root Mean Square; RMS) 레벨 검출기에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 음성 존재, 바람 잡음, 및 잡음 레벨들에서의 다른 급격한 변동들에 로버스트(robust)한 개선된 잡음 RMS 검출기에 관한 것이다.
무선 전화와 같은, 개인용 오디오 디바이스는 기준 마이크로폰 신호로부터 잡음 방지 신호를 적응적으로 생성하고 잡음 방지 신호를 주변 오디오 사운드들의 소거를 야기하기 위해 스피커 또는 다른 트랜스듀서(transducer) 출력에 주입하는 적응형 잡음 소거(ANC) 회로를 포함한다. 에러 마이크로폰은 또한, 주변 사운드들 및 트랜스듀서 가까이의 트랜스듀서 출력을 측정하기 위해 스피커에 근접하여 제공되고, 따라서 잡음 소거의 효율성의 표시를 제공한다. 처리 회로는 선택적으로, ANC 회로가 부정확하게 적응하고 있거나 즉각적인 음향 환경에 부정확하게 적응할 수 있는지의 여부 및/또는 잡음 방지 신호가 부정확할 수 있고/있거나 파괴적(disruptive)일 수 있고 그 다음, 이러한 상태들을 방지하거나 개선하기 위해 처리 회로에서 조치를 취하는지의 여부를 결정하기 위해, 근단(near-end) 음성을 캡쳐하기 위해 제공된 마이크로폰과 함께 기준 및/또는 에러 마이크로폰을 이용한다.
이러한 적응형 잡음 소거 시스템들의 예들은, 그 둘 모두가 참조로써 본 명세서에 통합되는 2012년 6월 7일에 공개된, 공개된 미국 특허 출원 2012/0140943, 및 2012년 8월 16일에 공개된, 공개된 미국 특허 출원 2012/0207317에 개시된다. 이들 기준들의 둘 모두는 본 출원 및 공동으로 적어도 한명의 발명자와 같은 양수인에 공동으로 할당되고, 따라서 본 출원에 대한 종래 기술이 아니지만, 이용의 분야에 적용된 바와 같이 ANC 회로들의 이해를 가능하게 하기 위해 제공된다.
이제 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 도시된 무선 전화(10)는 인간 귀(5)에 근접하여 보여진다. 무선 전화(10)는 링 톤(ring tone)들, 저장된 오디오 프로그램 녹화물(material), 균형잡힌 대화 인식을 제공하기 위한 근단 음성(즉, 무선 전화(10)의 이용자의 음성)과 같은 다른 로컬 오디오 이벤트들, 및 무선 전화(10)에 의해 수신된 웹-페이지들 또는 다른 네트워크 통신들로부터의 소스들 및 저 배터리와 다른 시스템 이벤트 통보들과 같은 오디오 표시들과 같은, 무선 전화(10)에 의한 재생성을 요구하는 다른 오디오와 함께, 무선 전화(10)에 의해 수신된 원거리 음성을 재생하는 스피커(SPKR)와 같은, 트랜스듀서를 포함한다. 근-음성 마이크로폰(NS)은, 무선 전화(10)로부터 다른 대화 참여자(들)로 송신되는 근단 음성을 캡쳐하기 위해 제공된다.
무선 전화(10)는 스피커(SPKR)에 의해 재생성된 원거리 음성 및 다른 오디오의 명료도(intelligibility)를 개선하기 위해 잡음 방지 신호를 스피커(SPKR)로 주입하는 적응형 잡음 소거(ANC) 회로들 및 피쳐(feature)들을 포함한다. 기준 마이크로폰(R)은 주변 음향 환경을 측정하기 위해 제공되고 이용자의/화자의 입의 전형적인 위치로부터 멀리 위치되어, 근단 음성이 기준 마이크로폰(R)에 의해 생성된 신호에서 최소화되게 한다. 제 3 마이크로폰인, 에러 마이크로폰(E)은, 무선 전화(10)가 귀(5)에 아주 근접할 때, 귀(5)에 가까운 스피커(SPKR)에 의해 재생된 오디오와 조합된 주변 오디오의 측정치를 제공함으로써 ANC 동작을 또한 개선하기 위해 제공된다. 무선 전화(10) 내의 예시적인 회로(14)는 기준 마이크로폰(R)로부터 신호들을 수신하는 오디오 CODEC 집적 회로(20), 근 음성 마이크로폰(NS), 및 에러 마이크로폰(E)을 포함하고 무선 전화 트랜시버를 포함하는 RF 집적 회로(12)와 같은 다른 집적 회로들과 인터페이싱(interfacing)한다.
일반적으로, ANC 기술들은 기준 마이크로폰(R)을 침범하는 (스피커(SPKR)의 출력 및/또는 근단 음성과는 대조적으로) 주변 음향 이벤트들을 측정하고, 에러 마이크로폰(E)을 침범하는 동일한 주변 음향 이벤트들을 또한 측정함으로써, 도시된 무선 전화(10)의 ANC 처리 회로들은 에러 마이크로폰(E)에서 주변 음향 이벤트들의 진폭을 최소화하는 특성을 갖도록 기준 마이크로폰(R)의 출력으로부터 생성된 잡음 방지 신호를 적응시킨다. (또한, 수동형 포워드 경로로서 언급된) 음향 경로(P(z))가 기준 마이크로폰(R)로부터 에러 마이크로폰(E)으로 연장하기 때문에, ANC 회로들은 CODEC IC(20)의 오디오 출력 회로들의 응답 및 특정 음향 환경에서 스피커(SPKR)와 에러 마이크로폰(E) 사이의 결합을 포함하는 스피커(SPKR)의 음향/전기 전달 함수를 표현하는 (또한, 2차 경로로서 언급된) 전기-음향 경로(S(z))의 효과들을 제거하는 것과 조합된 음향 경로(P(z))를 근본적으로 추정하고 있고, 이는, 무선 전화가 귀(5)를 확고하게 누르지 않을 때 귀(5)의 근접성 및 구조와 무선 전화(10)에 근접할 수 있는 다른 물리 객체들 및 인간 머리 구조들에 의해 영향받는다.
이러한 적응형 잡음 소거(ANC) 시스템들은 평균 배경 잡음 레벨들을 검출하기 위해 실효치(rms)를 이용할 수 있다. 이러한 RMS 검출기는 배경 잡음 레벨들을 느리게 그러나, 환경 변동들에 민감하지 않게 될 만큼 느리지 않게 추적할 필요가 있다. 이상적인 RMS 검출기는 음성 존재에 로버스트해야하고, 마이크로폰 상의 스크레칭(scratching)(접촉)에 로버스트해야하고, 바람 잡음에 로버스트해야 하며, 저 계산 복잡도를 가져야 한다. 본 주변 잡음 RMS 검출기를 설명하는 목적들을 위해, 소문자(rms) 변수는 종래 기술의 기술들을 언급하기 위해 이용되고 대문자(RMS)는 아래에서 진술된 바와 같이, 본 주변 잡음(RMS) 검출기의 정정된 신호를 표현하기 위해 이용된다. 본 주변 잡음(RMS) 검출기는 RMS 신호의 생성 시에 종래 기술의 rms 값을 이용할 수 있다.
아마도, 최소 통계에 기초한, 가장 잘 공지된 배경 잡음 추정 방법은 레이니어 마틴(Ranier Martin)에 의해 도입된 rms 검출기였다. 참조로써 본 명세서에 통합된, 레이니어 마틴에 의한, "최적 평활화 및 최소 통계에 기초한 잡음 파워 스펙트럼 밀도 추정(Noise Power Spectral Density Estimation Based on Optimal Smoothing and Minimum Statistics)", 음성 및 오디오 처리에 대한 IEEE 트랜잭션들(transactions), Col. 9, No, 5, 2001년 7월 뿐만 아니라, 또한 참조로써 본 명세서에 통합된, 1994년 9월 13일-16일, 영국 에딘버러 제 7 회 EUSIPCO '94, 의사록의 페이지 1182-1195, 레이니어 마틴에 의한, "최소 통계에 기초한 스펙트럼 차감(Spectral Subtraction Based on Minimum Statistics)"을 참조하라. 이스라엘 코헨(Israel Cohen)은 마틴 설계에 기초하여 또 다른 RMS 검출기를 만들었다. 참조로써 본 명세서에 통합된, 이스라엘 코헨에 의한, "비우호적 환경들에서의 잡음 스펙트럼 추정: 개선된 최소 제어된 재귀 평균화(Noise Spectrum Estimation in Adverse Environments: Improved Minima Controlled Recursive Averaging)", 음성 및 오디오 처리에 대한 IEEE 트랜잭션들, Vol. 11, 제 5 호, 2003년 9월 뿐만 아니라, 또한 참조로써 본 명세서에 통합된, 이스라엘 코헨에 의한, "로버스트 음성 강화에 대한 최소 제어된 재귀 평균화에 의한 추정(Noise Estimation by Minima Controlled Recursive Averaging for Robust Speech Enhancement)", IEEE 신호 처리 레터들, Vol. 9, No. 1, 2002년 1월을 참조하라. 마틴 및 코헨 방법들 및 설계들 둘 모두는 최소 RMS 값을 추적하기 위한 방법을 이용한다. 방법들 둘 모두는 또한 가변 평활화 인자를 갖는 1차 회귀자(regressor)를 이용한다.
코헨 설계는 마틴 설계와 비교하여 덜 복잡할 수 있고 더 양호한 성능을 제공한다. 코헨 설계는 상이한 애플리케이션들에 대해 조정되어야 하는 몇 개의 임계치들 및 파라미터들에 의존한다. 코헨 설계는 또한, rms의 이전 값들이 최소 값을 발견하기 위해 유지된다는 점에서 마틴 설계보다 적은 메모리를 이용한다. 코헨 설계가 갖는 문제점은, 스파이크(spike) 잡음과 같은 비-정상(non-stationary) 잡음에 영향을 받기 쉽다는 것이다. 예를 들면, 셀룰러 폰, 등 상의 적응형 잡음 소거 시스템(ANC)에서 이용될 때, 바람 잡음과 같은 스파이크 잡음 또는 스크래칭(이용자의/화자의 손 스크래칭 또는 케이스를 문지르기)은 코헨 설계가 과잉반응할 스파이크들을 생성할 수 있다. 결과적으로, 예를 들면, 셀룰러 전화 등에서의 ANC 시스템의 성능은, rms 검출기가 이들 스파이크 잡음들에 과잉반응할 때 저하될 수 있다.
1차 회귀에 기초한 단순한 rms 검출기는 도 2에 도시된 출력을 생성할 수 있다. 이 1차 회귀는 수학식 (1)에 도시된 바와 같이 계산될 수 있다:
Figure 112015086575371-pct00001
α는 평활화 인자를 표현하고, rms(n)은 샘플(n)에 대한 rms 값을 표현하고 input(n)은 샘플(n)에 대한 입력 신호를 표현하며, n은 샘플 정수이다. 따라서, 수학식 (1)에서의 rms 값은 (하나로부터 감산된) 평활화 인자를 이전 rms 값에 곱한 것을 곱하고 그 다음, 입력 값의 절대 값을 이 동일한 평활화 인자에 곱한 것을 더함으로써 계산된다. 평활화 인자(α)는, 입력 신호의 절대 값이 이전 rms 값보다 크거나 미만인지의 여부에 의존하여 2개의 값들(αatt 또는 αdec) 중 하나로부터 선택될 수 있다.
이러한 단순한 rms 검출기가 갖는 문제점은 그것이 배경 잡음 뿐만 아니라, 음성, 스크래치, 및 바람 잡음을 추적한다는 것이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 외곽의 더 어두운 라인(210)은 도시된 바와 같이 가끔 발생하는 스파이크 잡음(220)을 갖는, 음성 신호를 표현한다. 더 밝은 라인(230)은 수학식 (1)에 도시된 바와 같이, 느린 어택(attack) 및 빠른 붕괴(decay)로 산출된 rms 신호를 표현한다. 도 2에서 보여질 수 있는 바와 같이, 수학식 (1)을 이용하여 산출된 rms 값(230)은 이들 스파이크 신호들(220)을 결국 추적하게 되고, 이는 적응형 잡음 소거(ANC) 회로에 대해 바람직하지 않을 수 있다. 스파이크 신호들(220)을 추적함으로써, ANC 회로는 적절하지 않은 잡음 방지를 결국 생성할 수 있고, 결과적으로, 이용자를 위한 재생성된 오디오 신호에 아티팩트(artifact)들을 생성한다.
본 주변 잡음 RMS 검출기는 적응형 또는 기계 학습 관점에서 종래의 rms 검출기에 대한 개선을 표현한다. 본 주변 잡음 RMS 검출기는 RMS 값들을 얻기 위해 k-NN(가장 가까운 이웃들을 이용하여 분류하는) 알고리즘의 개념을 이용한다. k번째 가장 가까운 이웃 알고리즘(k-NN)은 피쳐 공간에서 가장 가까운 트레이닝 예들에 기초하여 객체들을 분류하기 위한 방법이다. k-NN은 인스턴스-기반 학습, 또는 함수가 단지 로컬적으로 근사화되고 모든 계산이 분류까지 연기되는 나태한(lazy) 학습의 일 유형이다. 객체는 그것의 이웃들의 과반수 의결에 의해 분류되고, 객체는 그것의 k개의 가장 가까운 이웃들(k는 전형적으로 작은, 양의 정수) 사이에 가장 공통인 클래스에 할당된다. k=1이면, 객체는 단순하게, 그것의 가장 가까운 이웃의 클래스에 할당된다.
동일한 방법은 단순하게 객체의 k개의 가장 가까운 이웃들의 값들의 평균이 되도록 객체에 대한 속성 값을 할당함으로써, 회귀를 위해 이용될 수 있다. 이웃들의 기여들을 가중시킴으로써, 더 가까운 이웃들이 더 먼 이웃들보다 평균에 기여하게 하는 것이 유용할 수 있다(평균 가중 방식은 1/d의 가중치를 각각의 이웃에 부여하는 것이고, 여기서 d는 이웃까지의 거리이다. 이 방식은 선형 보간의 일반화이다).
본 발명은 가변 평활화 인자를 갖는 1차 회귀자를 이용하여 종래 기술의 rms 검출기를 통합시키지만, RMS 값들을 얻기 위해 데이터의 중심으로부터의 샘플들을 패널라이징(penalizing)하기 위해 부가적인 피쳐들을 더한다. 따라서, 음성, 스크래치, 및 다른 잡음 스파이크들과 같은, 배경 잡음 레벨들로부터 크게 달라지는 샘플들은 RMS 산출에서 댐프닝(dampening)된다. 그러나, 배경 잡음이 증가/감소할 때(일반적으로 변화할 때), 시스템은 배경 잡음의 이 변화를 추적하고 그것을 정정된 RMS 값의 산출에 포함시킬 것이다.
가변 평활화 인자를 갖는 1차 회귀자를 이용한 종래 기술의 rms 검출기로부터의 출력은, 또한 본 분야에 공지되는 최소 추적기에 공급된다. 최소 추적기는 시간에 따라 최소 rms 값(Rmin)을 추적한다. 이 수정된 최소 값은 정규화된 거리 값(d)을 계산하기 위해 이용되고, 상기 정규화된 거리 값은 이전에 산출된 rms 값과, 본 주변 잡음 RMS 검출기에 의해 계산된 RMS 값으로 나누어진 본 주변 잡음 RMS 검출기에서 산출된 RMS 값 사이의 차의 절대 값으로서 표현된 비를 표현한다. 이 값(d)는 결과적으로 d 또는 1 중 최대값으로 평활화 인자를 나눔으로써 평활화 인자(α)를 정규화하기 위해 이용된다.
일단 이들 값들이 산출되면, 정정되거나 수정된 RMS 값은 본 주변 잡음 RMS 검출기에 대한 정정된 RMS를 출력하기 위해 1 마이너스 평활화 인자 플러스 평활화 인자를 최소 rms 값에 곱한 것으로 곱해진 이전 RMS 값의 함수로서 결정될 수 있다. rms 값은 최소 추적기에 대한 재설정된 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 배경 신호가 시간에 따라 증가할 때, 이 재설정된 신호는 0.1 내지 1 초 순으로 동작될 수 있고 추적기에서의 교착상태(deadlock)를 회피하기 위해 이용된다.
여기에 첨부된 도면들에서 설명된 바와 같이, 본 주변 잡음 RMS 검출기의 효과는 특히, 종래 기술의 기술들과 비교할 때, 음성, "스크래칭"(예를 들면, 한 사람이 마이크로폰을 물리적으로 터치할 때의), 또는 바람 잡음으로 인한 것과 같은, 값의 급작스러운 스파이크들로부터 대체로 영향을 받지 않은 배경 RMS 값을 제공하는 것이다.
본 명세서에서 이용된 셀룰러 전화들 및 적응형 잡음 소거 회로들의 맥락으로 본 명세서에서 논의되었을지라도, 본 주변 잡음 RMS 검출기는 복수의 오디오 디바이스 등에 대한 적용들을 갖는다. 예를 들면, 본 발명의 RMS 검출기는 오디오 및 시청각 기록 장비, 마이크로폰을 구비한 계산 디바이스들, 음성 인식 시스템들, 음성 활성화 시스템들(예로서, 자동차들에서의), 및 심지어 알람 시스템들과 같은, 이벤트 검출기들에 적용될 수 있고, 여기서 침입자들에 의한 유리 파손 또는 음성과 같은, 급작스러운 잡음들로부터 배경 사운드들을 필터링하는 것이 바람직할 수 있다. 셀룰러 전화들 및 적응형 잡음 소거 회로들의 맥락으로 개시되었을지라도, 본 주변 잡음 RMS 검출기는 결코 그 특정한 애플리케이션으로 제한되는 것으로서 해석되어서는 안된다.
도 1은 듀얼 마이크로폰들이 셀룰러 전화에서의 적응형 잡음 소거 회로에서 이용될 수 있는 방법을 도시하는 도면.
도 2는 스파이크 구성요소들을 갖는 음성 신호 및 종래 기술의 기술들을 이용한 결과로 발생하는 rms 신호 산출을 도시하는 그래프.
도 3은 본 주변 음성 RMS 검출기의 일 실시예의 블록도.
도 4는 최소 RMS 값이 추적되는 방법을 도시하는 그래프.
도 5a는 음성을 갖는 배경 잡음을 포함하는 샘플 입력 신호에 대한 순간 RMS 및 주변 RMS를 도시하는 그래프.
도 5b는 도 3에서의 수학식 (7) 및 블록(160)에 따라 순간 RMS로부터 산출된 값(α)을 도시하는 그래프.
도 5c는 도 3에서의 수학식 (6) 및 블록(150)에 따라 거리 값(d)의 산출을 도시하는 그래프.
도 5d는 도 3의 아래의 수학식 (2) 및 블록(140)으로부터 결정된 바와 같이 결과로 발생하는 Rmin의 값을 도시하는 그래프.
도 6은 종래 기술의 오래된 방법과 본 주변 잡음 RMS 검출기의 기술 및 장치 사이의 비교를 보여주는, 배경 잡음을 포함하는 신호와 음성을 비교하는 그래프.
도 7은 종래 기술의 오래된 방법과 본 주변 잡음 RMS 검출기의 기술 및 장치 사이의 비교를 보여주는, 배경 잡음을 포함하는 신호와 배경 잡음에서의 "스크래치" 신호를 비교하는 그래프.
본 주변 잡음 RMS 검출기는 RMS 검출기에서 개선된 알고리즘을 이용함으로써 마틴 및 코헨에 의해 교시된 바와 같은 종래 기술의 rms 검출기들의 기술들을 개선한다. 도 3은 본 주변 잡음 RMS 검출기의 블록도이다. 도 3을 참조하면, 로우(raw) rms 값은 공지된 종래 기술의 기술들을 이용하여 입력 신호로부터 산출된다. 블록들(110, 120, 및 130)은 가변 평활화 인자를 갖는 1차 회귀자의 요소들이다. 이 인스턴스(instance)에서, 음성을 갖는 배경 잡음 신호일 수 있는 입력 신호는, 신호의 절대 값이 취해지는 블록(110)에 공급된다. 이 절대 값 신호는 결과적으로, 저역 통과 필터(120)에 공급되고 그 다음, 다운샘플러(130)에 공급된다. 순 효과는 수학식 (1)과 관련되어 상기 설명된 바와 같은 로우 rms 값을 출력하는 것이다. 블록도의 이들 3개의 제 1 요소들이 본 분야에 공지되기 때문에, 그들은 더 상세하게 설명되지 않을 것이다.
상기 논의된 마틴 및 코헨 방법들 및 설계들 둘 모두는 또한, 최소 rms 값(Rmin)을 추적하기 위한 방법을 이용하고, 최소 rms 값을 추적하는 것은 본 주변 잡음 RMS 검출기의 하나의 기능이다. 음성, 마이크로폰 상의 스크래칭(물리적 접촉), 바람 잡음, 및 임의의 스파이크 잡음은, 그들이 항상 주변 잡음 신호에 존재하는게 아니고 잡음 스파이크들로서 나타난다는 점에서 모두 배경 잡음일 것 같지는 않다. 이 사실은 이러한 스파이크가 발생했는지의 여부를 결정하기 위해 단기 최소 RMS 값을 장기 최소 RMS 값과 비교함으로써 레버리징(leveraging)될 수 있다. 도 4는 최소 RMS 값이 추적되는 방법을 도시하는 그래프이다. 모든 순간 전이에 대해, 단기 rms 값들(Rmin 및 Rtmp)은 다음으로서 산출될 수 있다:
Figure 112015086575371-pct00002
(2)
여기서, Rmin은 시간에 따른 최소 rms 값이고, Rtmp는 배경 잡음 변화들을 추적하기 위한 일시적 최소 rms 값이다.
주변 잡음 검출기에 대한 재설정 메커니즘은 그 다음, 수학식 (2)와 동시에 산출된다. 이 재설정 메커니즘은 값들(Rmin 및 Rtmp)에 대해 매 0.1 내지 1초마다 장기 rms 값을 다음과 같이 산출한다:
Figure 112015086575371-pct00003
(3)
도 4에 도시된 바와 같이, 이 접근법은 배경 잡음 rms 값(BK rms)의 기본 rms 산출에서의 변화들에 응답하여 최소 RMS 값(Rmin)에서의 변화를 지연시키는 효과를 갖는다. 배경 rms 신호가 레벨(A)로부터 레벨(B)로 증가할 때, 상기 수학식 ((2) 및 (3))에 따라 산출된, 임시 최소 값(Rtmp)은 도 4에 도시된 바와 같이, 시간에 따라 지연된 레벨(A)로부터 레벨(B)로 상승한다. 최소 RMS 값(Rmin)의 값은 도 4에 도시된 바와 같이, 심지어 추가로 지연된(레벨(B)로부터 레벨(A)로 감소하는 것에 대한 것도 또한 사실이다) 레벨(A)로부터 레벨(B)로 상승한다. 도 4가 단지, 레벨(A)가 레벨(B) 미만인 경우를 보여줄지라도, 동일한 효과가, 레벨(A)가 레벨(B)보다 또한 클 때 발생한다.
이 최소 RMS 값(Rmin) 산출로부터의 코헨의 방법에서, 배경 잡음 신호에서의 외란(disturbance)의 존재의 확률에 기초하여 제 1 접근법을 이용하여 RMS를 산출하는 것이 가능할 수 있다:
Figure 112015086575371-pct00004
(4)
여기서, p(l)은 임의의 외란의 존재(예로서, 음성 존재)의 확률이고, 이 확률이 1에 접근함에 따라, 평활화 인자 값은 1에 접근한다. 이 확률 값은 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure 112015086575371-pct00005
(5)
여기서, αp는 평활화 인자이고, δ는 Rmin(l)과 비교하여 임의의 외란의 레벨을 결정하는 임계치이다.
이 RMS 추적 기술이 갖는 하나의 문제점은 조정하기 위한 너무 많은 파라미터들이 존재한다는 점이다. 게다가, 그것의 반응 시간은 느리고 로버스트하지 않다. 음성 rms는 배경 RMS 값으로 누출할 수 있다. 종래 기술의 코헨 설계가 시스템을 더 로버스트하게 만들기 위해 부가적인 구성요소들을 가질지라도, 시스템은 여전히 이들 동일한 동작 문제점들을 겪는다. 따라서, 본 주변 잡음 RMS 검출기는 개선된 최소 RMS 값(Rmin) 추적 기술 및 RMS 산출을 제공하기 위해 수학식들 ((4) 및 (5))의 알고리즘들을 개선한다.
도 3을 다시 참조하면, 본 주변 잡음 RMS 검출기에서, 출력된 로우 rms 값은 그 다음, 최소 추적기(140)에 공급된다. 블록(150)에서, 현재 RMS와 순간 rms 값 사이의 정규화된 거리(d)는 다음으로서 계산된다:
Figure 112015086575371-pct00006
(6)
여기서, rms(l)은 샘플(l)에 대한 로우 rms 값이고 RMS(l)은 정정된 RMS 인자이다.
블록(160)에서, 평활화 인자는 이 거리(d)로 정규화된다:
Figure 112015086575371-pct00007
(7)
여기서, αd(l)은 샘플(l)에 대한 정규화된 평활화 인자를 표현하고 α0는 표준 평활화 인자를 표현하며, max(d,1)는 정규화된 거리 및 1 중 최대값들이다. 정규화된 평활화 인자는 그 다음, 블록 170에 공급된다:
Figure 112015086575371-pct00008
(8)
여기서, RMS(l)는 정정된 RMS 값이고, RMS(l-1)는 이전 정정된 RMS 값이고, αd(l)은 수학식 (7)에서 산출된 바와 같은 샘플(l)에 대한 정규화된 평활화 인자를 표현하며 최소 RMS 값(Rmin)은 수학식 (3)에서 산출된 최소 rms 값이다.
로우 rms 값은 또한 블록(190)에 공급되고 그 다음, 재설정 신호(Reset)를 생성한다. 재설정 신호(Reset)는 예를 들면, 배경 잡음 신호가 점진적으로 상승할 때 임의의 교착상태를 회피하기 위해 시스템을 재설정하기 위해 트리거링(triggering)된다. 재설정 메커니즘은 이전에 논의된 바와 같이 수학식 (3)에서 보여진다.
도 4 내지 도 6은 본 주변 잡음 RMS 검출기의 동작을 도시하는 그래프들이다. 도 5a에서, 순간 RMS 및 주변 RMS가 음성을 갖는 배경 잡음을 포함하는 샘플 입력 신호에 대해 보여진다. 도 5a에서, 배경 잡음은 기준치 신호(510)로서 나타나고 음성 부분은 높은 부분(520)으로서 중앙에서 나타난다. 순간 rms는 두꺼운 라인(510, 520)으로서 나타나는 반면에, 최종 산출된 주변 RMS는 두꺼운 라인 아래의 얇은 라인(530)으로서 나타난다. 도 5b에서, 도 3에서의 상기 수학식 (7) 및 블록(160)에 따라 순간 rms로부터 산출된 값(α)이 보여진다. 도 5c는 도 3의 상기 수학식 (6) 및 블록(150)에 따른 d의 산출을 보여준다. 도 5d는 도 3의 상기 수학식 (8) 및 블록(170)으로부터 결정된 바와 같이 결과로 발생하는 최소 RMS 값(Rmin)을 보여준다.
도 6은 음성을 갖는 배경 잡음을 포함하는 신호를 비교하는 그래프이고, 이는 종래 기술의 오래된 방법과 본 발명의 기술 및 장치 사이의 비교를 보여준다. rms(l) 신호는 중앙 부분에서 음성 외란(620)을 갖는, 도 6에서 넓고 어두운 신호(610)로서 보여진다. 종래 기술의 방법을 이용하는 rms 산출은 그 신호의 중앙에서 물결 모양의 밝은 라인(630)으로서 보여진다. 도 6에 도시된 바와 같이, 스파이크들은 소스 신호와 관련하여 이 신호에서 발생한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 종래 기술의 기술은 배경 잡음 신호에서의 음성에 민감하다. 하부 라인(640)은 본 주변 잡음 RMS 검출기의 기술을 이용하여 산출된다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 주변 잡음 RMS 검출기의 기술은 종래 기술의 기술보다 순간 스파이크들에 훨씬 덜 응답한다.
도 7은 배경 잡음(710)을 포함하는 신호를 배경 잡음에서의 스크래치 신호(720)와 비교하고, 종래 기술의 오래된 방법과 본 주변 잡음 RMS 검출기의 기술 및 장치 사이의 비교를 보여주는 그래프이다. 스크래치 신호들(720)은 도 6의 음성 신호들(620)보다 뚜렷하다(pronounced). rms(l) 신호는 도 7에서 넓고 어두운 신호(710)로서 보여진다. 종래 기술의 방법을 이용하는 rms 산출은 그 신호의 중앙에서 물결 모양의 밝은 라인(730)으로서 보여진다. 도 7에 도시된 바와 같이, 스파이크들(720)은 소스 신호(710)와 관련하여 이 신호에서 발생한다. 하부 라인(740)은 본 주변 잡음 RMS 검출기의 기술을 이용하여 산출된다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 주변 잡음 RMS 검출기의 기술은 종래 기술의 기술보다 순간 스파이크들에 훨씬 덜 응답한다.
본 주변 잡음 RMS 검출기는 따라서, 음성, 바람 잡음, 스크래치, 및 다른 신호 스파이크들에 상대적으로 영향을 받지 않으면서 입력 신호로부터 RMS 값들을 더 정확하게 산출하는 것으로 판명되었다. 이 개선된 RMS 값 산출은 더 양호한 입력 값을 예를 들면, 셀룰러 전화 등에서 이용하기 위한 적응형 잡음 소거(ANC) 회로에 제공한다. 이 개선된 값은 결과적으로, ANC 회로의 더 양호한 동작을 허용하고, 이는 이용자에 출력된 오디오에서 더 적은 아티팩트들 또는 (예로서, 원하는 오디오 신호들을 과잉보상하고 약하게 하는(muting) ANC 회로로 인한) 드롭 아웃(drop out)된 오디오를 생성한다.
본 주변 잡음 RMS 검출기의 실시예들이 본 명세서에서 개시되고 상세하게 설명되었을지라도, 형태 및 상세에서의 다양한 변화들이 그의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 그 안에서 행해질 수 있음이 당업자들에게 분명할 수 있다.
5: 인간 귀 10: 무선 전화
14: 예시적인 회로
20: 오디오 CODEC 집적 회로 12: RF 집적 회로
120: 저역 통과 필터 130: 다운샘플러
510: 기준치 신호 710: 소스 신호
720: 스크래치 신호들

Claims (34)

  1. 음성, 바람, 스크래치 사운드(scratch sound)들, 및 어떠한 스파이크(spike) 잡음에도 실질적으로 영향을 받지 않으면서 배경 잡음 입력 신호의 RMS 레벨을 검출하는 실효치(root mean square; RMS) 검출기에 있어서:
    배경 잡음 입력 신호를 수신하고 로우(raw) rms 값을 출력하는 로우 rms 검출기;
    상기 로우 rms 값을 수신하고 상기 로우 rms 값의 최소 rms 값을 추적하는 최소 rms 추적기;
    상기 최소 rms 값을 수신하고 상기 최소 rms 값과 이전 정정된 RMS 값 사이의 거리 값을 산출하는 정규화된 거리 추적기;
    평활화 인자(smoothing factor)를 상기 거리 값 또는 어떤 상수 중 최대값으로 나눔으로써 상기 평활화 인자를 정규화하는 정규화된 평활화 인자 산출기; 및
    상기 최소 rms 값, 이전 정정된 RMS 값, 및 상기 정규화된 평활화 인자로부터 정정된 RMS 값을 결정하고, 정정된 RMS 값을 출력하는 RMS 값 산출기를 포함하는, RMS 검출기.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 로우 rms 값을 수신하고, 상기 최소 rms 추적기가 로킹 업(locking up)하지 못하게 하도록 상기 로우 rms 값이 시간에 따라 값이 변할 때 상기 최소 rms 추적기를 재설정하기 위해 상기 최소 rms 추적기에 대한 재설정 신호를 생성하는 재설정 생성기를 더 포함하는, RMS 검출기.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 로우 rms 검출기는 이전 로우 rms 값을 입력 신호 값에 더함으로써 로우 rms를 결정하는, RMS 검출기.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 입력 신호 값의 절대 값은 상기 이전 로우 rms 값에 더해지기 이전에 평활화 인자로 곱해지는, RMS 검출기.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 이전 로우 rms 값은 상기 입력 신호 값에 더해지기 이전에 1 마이너스 상기 평활화 인자로 곱해지는, RMS 검출기.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 평활화 인자는, 상기 입력 신호의 절대 값이 상기 이전 로우 rms 값보다 크거나 미만인지의 여부에 의존하여 2개의 미리 결정된 값들 중 하나로부터 선택되는, RMS 검출기.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 로우 rms 검출기는:
    Figure 112019045863459-pct00009
    에 의해 로우 rms를 결정하고,
    여기서 α는 평활화 인자를 표현하고, rms(n)은 샘플(n)에 대한 상기 로우 rms 값을 표현하고 input(n)은 샘플(n)에 대한 상기 입력 신호를 표현하며, n 샘플 수 및 평활화 인자(α)는 상기 입력 신호의 절대 값이 이전 로우 rms 값보다 크거나 미만인지의 여부에 의존하여 2개의 값들(αatt 또는 αdec) 중 하나로부터 선택될 수 있는, RMS 검출기.
  8. 제 2 항에 있어서,
    상기 최소 rms 추적기는,
    이전 최소 rms 값 및 현재 로우 rms 값 중 최소값을 취하고,
    매 0.1 내지 1초 동안, 상기 검출기를 재설정하기 위해 이전의 일시적 최소 rms 값 및 현재 로우 rms 값 중 최소값으로서 장기 최소 rms 값을 산출함으로써 단기 최소 rms 값을 결정하고,
    일시적 rms 값은 배경 잡음 변화들을 추적하는, RMS 검출기.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 최소 rms 추적기는 상기 최소 rms 값을 더 자세히 추적하기 위해 매 0.1 내지 1초마다 상기 일시적 rms 값을 현재 로우 rms 값으로 설정하고 상기 최소 rms 값을 이전의 일시적 rms 값 및 상기 현재 로우 rms 값 중 최소값으로 설정하는, RMS 검출기.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 정규화된 거리는 상기 현재 로우 rms 값과 상기 이전 정정된 RMS 값 사이의 차를 상기 이전 정정된 RMS 값으로 나눔으로써 산출되는, RMS 검출기.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 정규화된 평활화 인자는 미리 결정된 표준 평활화 인자를 상기 정규화된 거리 및 1 중 최대값들로 나눔으로써 산출되는, RMS 검출기.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 RMS 검출기에 의해 출력된 상기 정정된 RMS 값은 상기 최소 rms 추적기에 의해 결정된 상기 정규화된 평활화 인자 곱하기 상기 최소 rms 값의 합, 및 상기 이전 정정된 RMS 값 곱하기 1 마이너스 상기 정규화된 평활화 인자의 곱에 의해 산출되는, RMS 검출기.
  13. 제 2 항에 있어서,
    상기 최소 rms 추적기는 이전 최소 rms 값 및 현재 로우 rms 값
    Figure 112019045863459-pct00031
    중 최소값을 취함으로써 상기 최소 rms 값을 결정하고 매 0.1 내지 1 초 동안, 장기 rms 값(Rmin 및 Rtmp)은 상기 검출기를 재설정하기 위해:
    Figure 112019045863459-pct00032
    으로서 산출될 수 있고, 여기서 Rmin은 시간에 따른 상기 최소 rms 값이고, Rtmp는 배경 잡음 변화들을 추적하기 위한 일시적 최소 rms 값인, RMS 검출기.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 정규화된 거리(d)는:
    Figure 112015088053677-pct00033
    에 의해 산출되고,
    여기서 rms(l)는 샘플(l)에 대한 로우 rms 값이고 RMS(l-1)는 이전 정정된 RMS 값인, RMS 검출기.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 정규화된 평활화 인자는:
    Figure 112015088053677-pct00037
    에 의해 산출되고,
    여기서 αd(l)은 샘플(l)에 대한 상기 정규화된 평활화 인자를 표현하고 α0는 표준 평활화 인자를 표현하며, max(d,1)는 상기 정규화된 거리 및 어떤 상수(C) 중 최대값들인, RMS 검출기.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 RMS 검출기에 의해 출력된 상기 정정된 RMS 값은:
    Figure 112019045863459-pct00014
    에 의해 산출되고,
    여기서 RMS(l)는 상기 정정된 RMS 값이고, RMS(l-1)는 이전 정정된 RMS 값이고, αd(l)은 상기 정규화된 평활화 인자 산출기에 의해 결정된, 샘플(l)에 대한 상기 정규화된 평활화 인자를 표현하며, Rmin은 상기 최소 rms 추적기에 의해 결정된 상기 최소 rms 값인, RMS 검출기.
  17. RMS 검출기에서, 음성, 스크래치, 바람 사운드들, 및 어떠한 스파이크 잡음에도 실질적으로 영향을 받지 않으면서 배경 잡음 입력 신호의 RMS 레벨을 검출하는 방법에 있어서:
    배경 잡음 입력 신호를 수신하는 RMS 검출기에서, 로우 rms 값을 생성하는 단계;
    상기 로우 rms 값을 수신하는 최소 rms 추적기에서, 상기 로우 rms 값의 최소 rms 값을 추적하는 단계;
    상기 최소 rms 값을 수신하는 정규화된 거리 추적기에서, 상기 최소 rms 값과 이전 정정된 RMS 값 사이의 거리 값을 산출하는 단계;
    정규화된 평활화 인자 산출기에서, 평활화 인자를 상기 거리 값 또는 1 중 최대값으로 나눔으로써 상기 평활화 인자를 정규화하는 단계; 및
    RMS 값 산출기에서, 상기 최소 rms 값, 이전 정정된 RMS 값, 및 상기 정규화된 평활화 인자로부터 정정된 RMS 값을 결정함으로써 정정된 RMS 값을 산출하는 단계를 포함하는, RMS 레벨 검출 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 로우 rms 값을 수신하는 재설정 생성기에서, 상기 최소 rms 추적기가 로킹 업하지 못하게 하도록 상기 로우 rms 값이 시간에 따라 값이 변할 때 상기 최소 rms 추적기를 재설정하기 위해 상기 최소 rms 추적기에 대한 재설정 신호를 생성하는 단계를 더 포함하는, RMS 레벨 검출 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 RMS 검출기는 이전 로우 rms 값을 입력 신호 값에 더함으로써 로우 rms를 결정하는, RMS 레벨 검출 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 입력 신호 값의 절대 값은 상기 이전 로우 rms 값에 더해지기 이전에 평활화 인자로 곱해지는, RMS 레벨 검출 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 이전 로우 rms 값은 상기 입력 신호 값에 더해지기 이전에 1 마이너스 상기 평활화 인자로 곱해지는, RMS 레벨 검출 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 평활화 인자는, 상기 입력 신호의 절대 값이 상기 이전 로우 rms 값보다 크거나 미만인지의 여부에 의존하여 2개의 미리 결정된 값들 중 하나로부터 선택되는, RMS 레벨 검출 방법.
  23. 제 18 항에 있어서,
    상기 RMS 검출기는:
    Figure 112019101362120-pct00015
    에 의해 로우 rms를 결정하고,
    여기서 α는 평활화 인자를 표현하고, rms(n)은 샘플(n)에 대한 상기 rms 값을 표현하고 input(n)은 샘플(n)에 대한 상기 입력 신호를 표현하며, n 샘플 수 및 평활화 인자(α)는 상기 입력 신호의 절대 값이 이전 로우 rms 값보다 크거나 미만인지의 여부에 의존하여 2개의 값들(αatt 또는 αdec) 중 하나로부터 선택될 수 있는, RMS 레벨 검출 방법.
  24. 제 18 항에 있어서,
    상기 최소 rms 추적기는,
    이전 최소 rms 값 및 현재 로우 rms 값 중 최소값을 취하고,
    매 0.1 내지 1초 동안, 상기 검출기를 재설정하기 위해 이전의 일시적 최소 rms 값 및 현재 로우 rms 값 중 최소값으로서 장기 최소 rms 값을 산출함으로써 단기 최소 rms 값을 결정하고,
    일시적 rms 값은 배경 잡음 변화들을 추적하는, RMS 레벨 검출 방법.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 최소 rms 추적기는 상기 최소 rms 값을 더 자세히 추적하기 위해 매 0.1 내지 1초마다 상기 일시적 rms 값을 현재 로우 rms 값으로 설정하고 상기 최소 rms 값을 이전의 일시적 rms 값 및 상기 현재 로우 rms 값 중 최소값으로 설정하는, RMS 레벨 검출 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 정규화된 거리는 상기 현재 로우 rms 값과 상기 이전 정정된 RMS 값 사이의 차를 상기 이전 정정된 RMS 값으로 나눔으로써 산출되는, RMS 레벨 검출 방법.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 정규화된 평활화 인자는 미리 결정된 표준 평활화 인자를 상기 정규화된 거리 및 1 중 최대값들로 나눔으로써 산출되는, RMS 레벨 검출 방법.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 RMS 검출기에 의해 출력된 상기 정정된 RMS 값은 상기 최소 rms 추적기에 의해 결정된 상기 정규화된 평활화 인자 곱하기 상기 최소 rms 값의 합, 및 상기 이전 정정된 RMS 값 곱하기 1 마이너스 상기 정규화된 평활화 인자의 곱에 의해 산출되는, RMS 레벨 검출 방법.
  29. 제 20 항에 있어서,
    상기 최소 rms 추적기는 이전 최소 rms 값 및 현재 로우 rms 값
    Figure 112019045863459-pct00034
    중 최소값을 취함으로써 상기 최소 rms 값을 결정하고 매 0.1 내지 1 초 동안, 장기 rms 값(Rmin 및 Rtmp)은 상기 검출기를 재설정하기 위해:
    Figure 112019045863459-pct00035
    으로서 산출될 수 있고, 여기서 Rmin은 시간에 따른 상기 최소 rms 값이고, Rtmp는 배경 잡음 변화들을 추적하기 위한 일시적 최소 rms 값인, RMS 레벨 검출 방법.
  30. 제 28 항에 있어서,
    상기 정규화된 거리(d)는:
    Figure 112015088053677-pct00036
    에 의해 산출되고,
    여기서 rms(l)는 샘플(l)에 대한 로우 rms 값이고 RMS(l-1)는 이전 정정된 RMS 값인, RMS 레벨 검출 방법.
  31. 제 30 항에 있어서,
    상기 정규화된 평활화 인자는:
    Figure 112015088053677-pct00019
    에 의해 산출되고,
    여기서 αd(l)은 샘플(l)에 대한 상기 정규화된 평활화 인자를 표현하고 α0는 표준 평활화 인자를 표현하며, max(d,1)는 상기 정규화된 거리 및 1 중 최대값들인, RMS 레벨 검출 방법.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 RMS 검출기에 의해 출력된 상기 정정된 RMS 값은:
    Figure 112019045863459-pct00020
    에 의해 산출되고,
    여기서 RMS(l)는 상기 정정된 RMS 값이고, RMS(l-1)는 이전 정정된 RMS 값이고, αd(l)은 상기 정규화된 평활화 인자 산출기에 의해 결정된, 샘플(l)에 대한 상기 정규화된 평활화 인자를 표현하며, Rmin은 상기 최소 rms 추적기에 의해 결정된 상기 최소 rms 값인, RMS 레벨 검출 방법.
  33. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 상수는 1인, RMS 검출기.
  34. 제 15 항 또는 제 16 항에 있어서,
    상기 상수(C)는 1인, RMS 검출기.
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