KR102088355B1 - Stereo noise cancellation device and method thereof - Google Patents

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KR102088355B1
KR102088355B1 KR1020180100323A KR20180100323A KR102088355B1 KR 102088355 B1 KR102088355 B1 KR 102088355B1 KR 1020180100323 A KR1020180100323 A KR 1020180100323A KR 20180100323 A KR20180100323 A KR 20180100323A KR 102088355 B1 KR102088355 B1 KR 102088355B1
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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 노이즈 제거 방법에서는, 입력신호 및 입력신호에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 산출된 제1 분산(variance)에 따라 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 입력신호로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공할 수 있다. 제1 출력신호 및 입력신호에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 산출된 제2 분산(variance)에 따라 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 제1 출력신호로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 노이즈 제거 방법을 사용하면 입력신호로부터 스테레오 에코 신호를 제거함으로써 노이즈가 제거된 음성신호를 제공할 수 있다.In the noise reduction method according to the embodiment of the present invention, the first far-end channel according to the first variance calculated based on the input signal and the first far-end signal included in the input signal The filter can be updated. A first output signal obtained by removing the first far-end noise signal from the input signal may be provided based on the first far-end channel filter. The second far-end channel filter may be updated according to the second variance calculated based on the second far-end signal included in the first output signal and the input signal. A second output signal may be provided by removing the second far-end noise signal from the first output signal based on the second wave-end channel filter.
When the noise reduction method according to the present invention is used, it is possible to provide a voice signal from which noise is removed by removing the stereo echo signal from the input signal.

Figure 112018084693834-pat00055
Figure 112018084693834-pat00055

Description

스테레오 노이즈 제거 장치 및 스테레오 노이즈 제거 방법{STEREO NOISE CANCELLATION DEVICE AND METHOD THEREOF}STEREO NOISE CANCELLATION DEVICE AND METHOD THEREOF}

본 발명은 스테레오 노이즈를 제거하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for removing stereo noise.

일정한 공간에서 마이크를 통해 음성을 전달하고 스피커를 이용하여 이를 청취하는 경우, 마이크로 전달된 음성이 스피커를 통해서 다시 마이크로 전달되어 노이즈가 발생할 수 있다. 특히, 복수의 스피커들을 이용하여 음성을 청중에게 전달하는 경우, 마이크로 다시 전달되는 노이즈의 음원은 복수 개일 수 있다. 현재, 스테레오 에코 신호로 인해서 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. When a voice is transmitted through a microphone in a certain space and is listened to by using a speaker, noise transmitted to the microphone may be transmitted back to the microphone through the speaker to generate noise. In particular, when a voice is transmitted to an audience using a plurality of speakers, a plurality of sound sources of noise transmitted back to the microphone may be provided. Currently, various studies have been conducted to remove noise generated by a stereo echo signal.

(한국등록특허) 제10-1133308호 (등록일자, 2012.3.28)(Korean Registered Patent) No. 10-1133308 (Registration Date, March 28, 2012)

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 스테레오 에코 신호를 제거하기 위한 노이즈 제거 방법을 제공하는 것이다. The technical problem to be achieved by the present invention is to provide a noise removal method for removing a stereo echo signal.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 스테레오 에코 신호를 제거하기 위한 노이즈 제거 장치를 제공하는 것이다.A technical problem to be achieved by the present invention is to provide a noise removing device for removing a stereo echo signal.

이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 노이즈 제거 방법에서는, 입력신호 및 상기 입력신호에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 산출된 제1 분산(variance)에 따라 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공할 수 있다. 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 산출된 제2 분산(variance)에 따라 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공할 수 있다.In order to solve this problem, in the noise removal method according to the embodiment of the present invention, the first variance calculated based on the input signal and the first far-end signal included in the input signal Accordingly, the first far-end channel filter can be updated. A first output signal obtained by removing a first far-end noise signal from the input signal may be provided based on the first far-end channel filter. The second far-end channel filter may be updated according to the second variance calculated based on the first output signal and the second far-end signal included in the input signal. A second output signal obtained by removing a second far-end noise signal from the first output signal may be provided based on the second far-end channel filter.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계에서는 상기 입력신호 및 상기 제1 파-엔드 신호에 기초하여 상기 제1 분산을 추정할 수 있다. 상기 제1 분산에 기초하여 계산되는 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix)를 생성할 수 있다.In one embodiment, in the step of updating the first far-end channel filter, the first variance may be estimated based on the input signal and the first far-end signal. A first cross-correlation vector and a first autocorrelation matrix calculated based on the first variance may be generated.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 분산의 초기값은 상기 입력 신호 및 상기 제1 파-엔드 신호간의 교차상관(Cross Correlation) 및 상기 제1 파-엔드 신호의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성될 수 있다. In one embodiment, the initial value of the first variance is based on cross-correlation between the input signal and the first wave-end signal and auto-correlation of the first wave-end signal. Can be created.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 분산의 값에 따라 상기 제1 교차 상관 벡터 및 제1 자기 상관 매트릭스가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, the first cross-correlation vector and the first auto-correlation matrix may be updated according to the value of the first variance.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 교차 상관 벡터 및 제1 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제1 파-엔드 채널필터가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, the first far-end channel filter may be updated according to the first cross-correlation vector and the first auto-correlation matrix.

일 실시예에 있어서, 상기 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계에서는 상기 제1 출력신호 및 상기 제2 파-엔드 신호에 기초하여 상기 제2 분산을 추정할 수 있다. 상기 제2 분산에 기초하여 계산되는 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix)를 생성할 수 있다. In one embodiment, in the step of updating the second far-end channel filter, the second variance may be estimated based on the first output signal and the second far-end signal. A second cross-correlation vector and a second autocorrelation matrix calculated based on the second variance may be generated.

일 실시예에 있어서, 상기 제2 분산의 초기값은 상기 제1 출력 신호 및 상기 제2 파-엔드 신호간의 교차상관(Cross Correlation) 및 상기 제2 파-엔드 신호의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성될 수 있다. In one embodiment, the initial value of the second variance is cross-correlation between the first output signal and the second wave-end signal and auto-correlation of the second wave-end signal. It can be created based on.

일 실시예에 있어서, 상기 제2 분산의 값에 따라 상기 제1 교차 상관 벡터 및 제1 자기 상관 매트릭스가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, the first cross-correlation vector and the first auto-correlation matrix may be updated according to the value of the second variance.

일 실시예에 있어서, 상기 제2 교차 상관 벡터 및 제2 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제2 파-엔드 채널필터가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, the second far-end channel filter may be updated according to the second cross-correlation vector and the second auto-correlation matrix.

이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 스테레오 노이즈 제거 방법에서는, 입력신호 및 입력신호에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제1 분산(variance)을 초기화할 수 있다. 상기 제1 분산에 기초하여 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공할 수 있다. 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호의 제2 분산(variance)을 초기화할 수 있다. 상기 제2 분산에 기초하여 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공할 수 있다. In order to solve this problem, in the stereo noise cancellation method according to an embodiment of the present invention, the first variance is initialized based on an input signal and a first far-end signal included in the input signal. You can. A first far-end channel filter may be updated based on the first variance. A first output signal obtained by removing a first far-end noise signal from the input signal may be provided based on the first far-end channel filter. The second variance of the second far-end signal included in the first output signal and the input signal may be initialized. A second far-end channel filter may be updated based on the second dispersion. A second output signal obtained by removing a second far-end noise signal from the first output signal may be provided based on the second far-end channel filter.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 분산에 기초하여 산출된 제1 교차 상관 벡터 및 제1 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제1 파-엔드 채널필터가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, the first far-end channel filter may be updated according to a first cross-correlation vector and a first auto-correlation matrix calculated based on the first variance.

이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 노이즈 제거 장치는 제1 필터부, 제1 출력부, 제2 필터부, 제2 출력부를 포함할 수 있다. 제1 필터부는 입력신호 및 상기 입력신호에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 산출된 제1 분산(variance)에 따라 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 제1 출력부는 상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공할 수 있다. 제2 필터부는 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 산출된 제2 분산(variance)에 따라 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 제2 출력부는 상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공할 수 있다. In order to solve this problem, the noise removing apparatus according to the embodiment of the present invention may include a first filter unit, a first output unit, a second filter unit, and a second output unit. The first filter unit may update the first far-end channel filter according to the first variance calculated based on the input signal and the first far-end signal included in the input signal. The first output unit may provide a first output signal obtained by removing a first far-end noise signal from the input signal based on the first far-end channel filter. The second filter unit may update the second far-end channel filter according to the second variance calculated based on the first output signal and the second far-end signal included in the input signal. You can. The second output unit may provide a second output signal by removing a second far-end noise signal from the first output signal based on the second far-end channel filter.

일 실시예에 있어서, 상기 제2 분산에 기초하여 산출된 제2 교차 상관 벡터 및 제2 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제2 파-엔드 채널필터가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, the second far-end channel filter may be updated according to a second cross-correlation vector and a second auto-correlation matrix calculated based on the second variance.

이러한 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 스테레오 노이즈 제거 장치는 제1 초기화부, 제1 필터부, 제1 출력부, 제2 초기화부, 제2 필터부, 제2 출력부를 포함할 수 있다. 제1 초기화부는 입력신호 및 상기 입력신호에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호의 제1 분산(variance)을 초기화할 수 있다. 제1 필터부는 상기 제1 분산(variance)에 기초하여 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 제1 출력부는 상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공할 수 있다. 제2 초기화부는 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제2 분산(variance)을 초기화할 수 있다. 제2 필터부는 상기 제2 분산(variance)에 기초하여 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다. 제2 출력부는 상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공할 수 있다. To solve this problem, the stereo noise canceling apparatus according to an embodiment of the present invention may include a first initialization unit, a first filter unit, a first output unit, a second initialization unit, a second filter unit, and a second output unit. have. The first initialization unit may initialize the first variance of the input signal and the first far-end signal included in the input signal. The first filter unit may update the first far-end channel filter based on the first variance. The first output unit may provide a first output signal obtained by removing a first far-end noise signal from the input signal based on the first far-end channel filter. The second initialization unit may initialize the second variance based on the first output signal and the second far-end signal included in the input signal. The second filter unit may update the second far-end channel filter based on the second variance. The second output unit may provide a second output signal by removing a second far-end noise signal from the first output signal based on the second far-end channel filter.

일 실시예에 있어서, 상기 제1 분산의 초기값은 상기 입력 신호 및 상기 제1 파-엔드 신호간의 교차상관(Cross Correlation) 및 상기 제1 파-엔드 신호의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성할 수 있다. In one embodiment, the initial value of the first variance is based on cross-correlation between the input signal and the first wave-end signal and auto-correlation of the first wave-end signal. Can be created.

위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.In addition to the technical task of the present invention mentioned above, other features and advantages of the present invention will be described below, or from such description and description will be clearly understood by those skilled in the art.

이상과 같은 본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.According to the present invention as described above has the following effects.

본 발명에 따른 노이즈 제거 방법에서는 마이크로 입력되는 입력신호로부터 스테레오 에코 신호를 제거함으로써 노이즈가 제거된 음성신호를 제공할 수 있다. In the noise removing method according to the present invention, a stereo echo signal is removed from an input signal input to a microphone to provide a voice signal from which noise has been removed.

본 발명에 따른 노이즈 제거 장치에서는 마이크로 입력되는 입력신호로부터 스테레오 에코 신호를 제거함으로써 노이즈가 제거된 음성신호를 제공할 수 있다.In the noise canceling apparatus according to the present invention, by removing the stereo echo signal from the input signal input to the microphone, it is possible to provide a voice signal from which noise has been removed.

이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.In addition, other features and advantages of the present invention may be newly understood through the embodiments of the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예들을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 노이즈 제거 방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 파-엔드 채널필터의 업데이트 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 포함되는 제1 파-엔드 채널필터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 파-엔드 채널필터의 업데이트 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 포함되는 제2 파-엔드 채널필터를 설명하기 위한 도면이다.
도 7는 본 발명의 실시예들에 따른 스테레오 노이즈 제거 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 노이즈 제거 장치를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 스테레오 노이즈 제거 장치를 나타내는 도면이다.
도 10은 도 9의 스테레오 노이즈 제거 장치에 포함되는 제1 필터부의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 도 9의 스테레오 노이즈 제거 장치에 포함되는 제2 필터부의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예들에 따른 모노 노이즈 제거 방법을 나타내는 순서도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 파-엔드 채널필터의 업데이트 과정을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a view for explaining embodiments of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a noise removing method according to embodiments of the present invention.
3 is a flowchart illustrating an update process of a first far-end channel filter according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining a first far-end channel filter included in embodiments of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an update process of a second far-end channel filter according to an embodiment of the present invention.
6 is a view for explaining a second far-end channel filter included in embodiments of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a stereo noise removal method according to embodiments of the present invention.
8 is a view showing a noise removing device according to embodiments of the present invention.
9 is a diagram illustrating a stereo noise removing apparatus according to embodiments of the present invention.
10 is a diagram illustrating an example of a first filter unit included in the stereo noise removing apparatus of FIG. 9.
11 is a diagram illustrating an example of a second filter unit included in the stereo noise removing apparatus of FIG. 9.
12 is a flowchart illustrating a method for removing mono noise according to embodiments of the present invention.
13 is a flowchart illustrating an update process of a far-end channel filter according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 각 도면의 구성 요소들에 참조번호를 부가함에 있어서 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.It should be noted that in this specification, when adding reference numerals to components of each drawing, the same components have the same number as possible, even if they are displayed on different drawings.

한편, 본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.On the other hand, the meaning of the terms described herein will be understood as follows.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 정의하지 않는 한, 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하는 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다.Singular expressions are to be understood as including plural expressions unless the context clearly defines otherwise, and the scope of rights should not be limited by these terms.

"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 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.It should be understood that terms such as “include” or “have” do not preclude the presence or addition possibility of one or more other features or numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof.

이하, 첨부되는 도면을 참고하여 상기 문제점을 해결하기 위해 고안된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention designed to solve the above problems will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예들을 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 노이즈 제거 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a view for explaining embodiments of the present invention, Figure 2 is a flow chart showing a noise removal method according to embodiments of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 노이즈 제거 방법에서는 입력신호(IN_S) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호(FE_S1)에 기초하여 산출된 제1 분산(variance, VAR1)에 따라 제1 파-엔드 채널필터(26)를 업데이트할 수 있다(S100). 입력신호(IN_S)는 니어-엔드(Near-end) 신호(NE_S) 제1 파-엔드 신호(FE_S1) 및 제2 파-엔드 신호(FE_S2)를 포함할 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 2, in a noise removal method according to embodiments of the present invention, an input signal IN_S and a first far-end signal FE_S1 included in the input signal IN_S The first far-end channel filter 26 may be updated according to the calculated first variance (VAR1) (S100). The input signal IN_S may include a near-end signal NE_S, a first far-end signal FE_S1, and a second far-end signal FE_S2.

예를 들어, 니어-엔드 신호(NE_S)는 스테레오 에코신호(FE_S1, FE_S2)가 포함되지 않은 순수 음성신호일 수 있다. 제1 파-엔드 신호(FE_S1)는 마이크(23)를 기준으로 제1 방향에 배치되는 스피커등의 제1 음원(21)으로부터 제공되는 에코신호일 수 있다. 제1 방향은 마이크(23)를 기준으로 왼쪽을 나타낼 수 있다. 제2 파-엔드 신호(FE_S2)는 마이크(23)를 기준으로 제2 방향에 배치되는 스피커등의 제2 음원(22)으로부터 제공되는 에코신호일 수 있다. 제2 방향은 마이크(23)를 기준으로 오른쪽을 나타낼 수 있다.For example, the near-end signal NE_S may be a pure audio signal without stereo echo signals FE_S1 and FE_S2. The first far-end signal FE_S1 may be an echo signal provided from a first sound source 21 such as a speaker disposed in a first direction based on the microphone 23. The first direction may indicate the left side with respect to the microphone 23. The second far-end signal FE_S2 may be an echo signal provided from a second sound source 22 such as a speaker disposed in a second direction based on the microphone 23. The second direction may indicate the right side with respect to the microphone 23.

본 발명에 따른 실시예들은 최대공산(Maximum likelihood)방법에 기반하여 제1 파-엔드 채널필터(26) 및 제2 파-엔드 채널필터(27)를 추정할 수 있다. Embodiments according to the present invention can estimate the first far-end channel filter 26 and the second far-end channel filter 27 based on the maximum likelihood method.

제2 출력신호(OUT_S2)를

Figure 112018084693834-pat00001
로 나타낼 수 있고, 제2 출력신호(OUT_S2)는 [수학식1]과 같이 표현될 수 있다. The second output signal (OUT_S2)
Figure 112018084693834-pat00001
It can be represented by, and the second output signal (OUT_S2) can be expressed as [Equation 1].

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112018084693834-pat00002
Figure 112018084693834-pat00002

여기서,

Figure 112018084693834-pat00003
는 입력신호(IN_S)이고,
Figure 112018084693834-pat00004
는 파-엔드 채널필터이고,
Figure 112018084693834-pat00005
는 파-엔드 신호를 나타낼 수 있다.here,
Figure 112018084693834-pat00003
Is the input signal (IN_S),
Figure 112018084693834-pat00004
Is a far-end channel filter,
Figure 112018084693834-pat00005
Can represent a far-end signal.

또한, 제2 출력신호(OUT_S2)를 평균이 0이고, 분산이

Figure 112018084693834-pat00006
인 콤플렉스 가우시안 분포(Complex Gaussian distribution)이라고 가정하면, 제1함수는 [수학식2]과 같이 표현될 수 있다. In addition, the average of the second output signal OUT_S2 is 0 and the variance is
Figure 112018084693834-pat00006
Assuming an in complex Gaussian distribution, the first function can be expressed as [Equation 2].

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112018084693834-pat00007
Figure 112018084693834-pat00007

여기서 제1 함수는

Figure 112018084693834-pat00008
이고, m은 샘플 인덱스이고, k는 주파수 인덱스일 수 있다. Where the first function is
Figure 112018084693834-pat00008
, M is a sample index, and k can be a frequency index.

또한, 구하고자 하는 파라미터 세트를

Figure 112018084693834-pat00009
로 나타낼 수 있고, 최대공산방법을 통해서 구하고자 하는 파라미터 세트를 추정하면 [수학식 3]와 같이 표현될 수 있다. Also, set the parameter set
Figure 112018084693834-pat00009
It can be represented by, and if the parameter set to be obtained is estimated through the maximum communicative method, it can be expressed as [Equation 3].

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112018084693834-pat00010
Figure 112018084693834-pat00010

[수학식 3]에서

Figure 112018084693834-pat00011
를 고정 후
Figure 112018084693834-pat00012
를 최대화하는
Figure 112018084693834-pat00013
를 추정하면 [수학식 4]과 같이 표현될 수 있다. In [Equation 3]
Figure 112018084693834-pat00011
After fixing
Figure 112018084693834-pat00012
To maximize
Figure 112018084693834-pat00013
Estimating can be expressed as [Equation 4].

[수학식 4][Equation 4]

Figure 112018084693834-pat00014
Figure 112018084693834-pat00014

여기서,

Figure 112018084693834-pat00015
및
Figure 112018084693834-pat00016
는 교차 상관 벡터 및 자기 상관 매트리스일 수 있다. here,
Figure 112018084693834-pat00015
And
Figure 112018084693834-pat00016
Can be a cross-correlation vector and an auto-correlation mattress.

또한, [수학식 3]에서

Figure 112018084693834-pat00017
를 고정 후
Figure 112018084693834-pat00018
를 최대화하는
Figure 112018084693834-pat00019
를 추정하면 [수학식 5]과 같이 표현될 수 있다.Also, in [Equation 3]
Figure 112018084693834-pat00017
After fixing
Figure 112018084693834-pat00018
To maximize
Figure 112018084693834-pat00019
Estimating can be expressed as [Equation 5].

[수학식 5][Equation 5]

Figure 112018084693834-pat00020
Figure 112018084693834-pat00020

[수학식 1]로부터 [수학식 5]까지의 과정은

Figure 112018084693834-pat00021
및
Figure 112018084693834-pat00022
가 수렴할 때까지 반복될 수 있다. The process from Equation 1 to Equation 5 is
Figure 112018084693834-pat00021
And
Figure 112018084693834-pat00022
It can be repeated until convergence.

제1 파-엔드 채널필터(26)에 기초하여 입력신호(IN_S)로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호(OUT_S1)를 제공할 수 있다(S200). A first output signal OUT_S1 may be provided by removing the first far-end noise signal from the input signal IN_S based on the first far-end channel filter 26 (S200).

예를 들어, 제1 출력신호(OUT_S1)는

Figure 112018084693834-pat00023
일 수 있고, 제1 출력신호(OUT_S1)는 [수학식 6]과 같이 표현될 수 있다. For example, the first output signal OUT_S1 is
Figure 112018084693834-pat00023
It may be, the first output signal (OUT_S1) may be expressed as [Equation 6].

[수학식 6][Equation 6]

Figure 112018084693834-pat00024
Figure 112018084693834-pat00024

여기서,

Figure 112018084693834-pat00025
는 입력신호(IN_S)이고,
Figure 112018084693834-pat00026
는 제1 파-엔드 채널필터(26)이고,
Figure 112018084693834-pat00027
는 제1 파-엔드 신호(FE_S1)를 나타낼 수 있다.here,
Figure 112018084693834-pat00025
Is the input signal (IN_S),
Figure 112018084693834-pat00026
Is the first far-end channel filter 26,
Figure 112018084693834-pat00027
May represent the first far-end signal FE_S1.

1 출력신호(OUT_S1) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 산출된 제2 분산(variance, VAR2)에 따라 제2 파-엔드 채널필터(27)를 업데이트할 수 있다(S300). The second far-end channel filter 27 according to the second variance (VAR2) calculated based on the second far-end signal included in the 1 output signal OUT_S1 and the input signal IN_S ) May be updated (S300).

제2 파-엔드 채널필터(27)에 기초하여 제1 출력신호(OUT_S1)로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호(OUT_S2)를 제공할 수 있다(S400). A second output signal OUT_S2 may be provided by removing the second far-end noise signal from the first output signal OUT_S1 based on the second far-end channel filter 27 (S400).

예를 들어, 제2 출력신호(OUT_S2)는

Figure 112018084693834-pat00028
일 수 있고, 제2 출력신호(OUT_S2)는 [수학식 7]과 같이 표현될 수 있다. For example, the second output signal OUT_S2
Figure 112018084693834-pat00028
It may be, the second output signal (OUT_S2) may be expressed as [Equation 7].

[수학식 7][Equation 7]

Figure 112018084693834-pat00029
Figure 112018084693834-pat00029

여기서,

Figure 112018084693834-pat00030
는 제1 출력신호(OUT_S1)이고,
Figure 112018084693834-pat00031
는 제2 파-엔드 채널필터(27)이고,
Figure 112018084693834-pat00032
는 제2 파-엔드 신호(FE_S2)를 나타낼 수 있다.here,
Figure 112018084693834-pat00030
Is the first output signal (OUT_S1),
Figure 112018084693834-pat00031
Is a second far-end channel filter 27,
Figure 112018084693834-pat00032
Denotes the second far-end signal FE_S2.

본 발명에 따른 노이즈 제거 방법을 사용하면 입력신호(IN_S)로부터 스테레오 에코 신호를 제거함으로써 노이즈가 제거된 음성신호를 제공할 수 있다.When the noise removing method according to the present invention is used, a stereo echo signal is removed from the input signal IN_S, thereby providing a noise-removed voice signal.

또한, 본 발명의 실시 예들은 스테레오 에코신호 제거에 대하여 기술하고 있지만, 본 발명의 실시예들에 따른 기술들은 모노 에코신호 제거를 위해서도 적용될 수 있다. In addition, although the embodiments of the present invention describe stereo echo signal cancellation, the technologies according to embodiments of the present invention can also be applied for mono echo signal cancellation.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 파-엔드 채널필터의 업데이트 과정을 설명하기 위한 순서도이고, 도 4는 본 발명의 실시예들에 포함되는 제1 파-엔드 채널필터를 설명하기 위한 도면이다.3 is a flowchart for explaining an update process of a first far-end channel filter according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 illustrates a first far-end channel filter included in embodiments of the present invention It is a drawing for.

도 3 및 4를 참조하면, 제1 파-엔드 채널필터(26)를 업데이트 하는 단계(S100)에서는 입력신호(IN_S) 및 제1 파-엔드 신호(FE_S1)에 기초하여 제1 분산(VAR1)을 추정할 수 있다(S110). 3 and 4, in step S100 of updating the first far-end channel filter 26, the first dispersion (VAR1) is based on the input signal IN_S and the first far-end signal FE_S1. It can be estimated (S110).

일 실시예에 있어서, 제1 분산(VAR1)의 초기값(IV_S1)은 입력 신호(IN_S) 및 제1 파-엔드 신호(FE_S1)간의 교차상관(Cross Correlation) 및 제1 파-엔드 신호(FE_S1)의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성될 수 있다.In one embodiment, the initial value IV_S1 of the first variance VAR1 is the cross correlation between the input signal IN_S and the first far-end signal FE_S1 and the first far-end signal FE_S1 ) Can be generated based on auto-correlation.

예를 들어, 제1 분산(VAR1)의 추정값은

Figure 112018084693834-pat00033
일 수 있고, [수학식 8]과 같이 표현될 수 있다. For example, the estimate of the first variance (VAR1) is
Figure 112018084693834-pat00033
It can be, and can be expressed as [Equation 8].

[수학식 8][Equation 8]

Figure 112018084693834-pat00034
Figure 112018084693834-pat00034

여기서,

Figure 112018084693834-pat00035
는 [수학식 9]와 같이 나타날 수 있다. here,
Figure 112018084693834-pat00035
Can be expressed as [Equation 9].

[수학식 9][Equation 9]

Figure 112018084693834-pat00036
Figure 112018084693834-pat00036

여기서,

Figure 112018084693834-pat00037
은 [수학식 10]과 같이 제1 파-엔드 신호(FE_S1) 및 입력신호(IN_S)에 기초하여 계산될 수 있다. here,
Figure 112018084693834-pat00037
Can be calculated based on the first wave-end signal FE_S1 and the input signal IN_S as shown in [Equation 10].

[수학식 10][Equation 10]

Figure 112018084693834-pat00038
Figure 112018084693834-pat00038

여기서,

Figure 112018084693834-pat00039
는 제1 파-엔드 신호(FE_S1)를 나타내고,
Figure 112018084693834-pat00040
는 입력신호(IN_S)를 나타낼 수 있다. here,
Figure 112018084693834-pat00039
Denotes the first far-end signal FE_S1,
Figure 112018084693834-pat00040
May represent an input signal IN_S.

제1 분산(VAR1)에 기초하여 계산되는 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV1) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM1)를 생성할 수 있다(S130). A first cross-correlation vector (CCV1) and a first autocorrelation matrix (ACM1) calculated based on the first variance (VAR1) may be generated (S130).

예를 들어, 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV1) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM1)는 [수학식 11]과 같이 표현될 수 있다. For example, the first cross-correlation vector (CCV1) and the first auto-correlation matrix (ACM1) may be expressed as [Equation 11].

[수학식 11][Equation 11]

Figure 112018084693834-pat00041
Figure 112018084693834-pat00041

여기서,

Figure 112018084693834-pat00042
및
Figure 112018084693834-pat00043
는 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV1) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM1)에 포함될 수 있다. here,
Figure 112018084693834-pat00042
And
Figure 112018084693834-pat00043
May be included in a first cross-correlation vector (CCV1) and a first autocorrelation matrix (ACM1).

일 실시예에 있어서, 제1 분산(VAR1)의 값에 따라 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV1) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM1)가 업데이트될 수 있고, 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV1) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM1)에 따라 제1 파-엔드 채널필터(26)가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, a first cross-correlation vector (CCV1) and a first autocorrelation matrix (ACM1) may be updated according to the value of the first variance VAR1, and the first crossover The first far-end channel filter 26 may be updated according to a cross-correlation vector (CCV1) and a first autocorrelation matrix (ACM1).

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 제2 파-엔드 채널필터의 업데이트 과정을 설명하기 위한 순서도이고, 도 6은 본 발명의 실시예들에 포함되는 제2 파-엔드 채널필터를 설명하기 위한 도면이다.5 is a flowchart illustrating a process of updating a second far-end channel filter according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a flowchart illustrating a second far-end channel filter included in embodiments of the present invention It is a drawing for.

도 5 및 6을 참조하면, 제2 파-엔드 채널필터(27)를 업데이트 하는 단계(S300)에서는 제1 출력신호(OUT_S1) 및 제2 파-엔드 신호(FE_S2)에 기초하여 제2 분산(VAR2)을 추정할 수 있다(S310). 5 and 6, in step S300 of updating the second far-end channel filter 27, the second dispersion (based on the first output signal OUT_S1 and the second far-end signal FE_S2) VAR2) can be estimated (S310).

일 실시예에 있어서, 제2 분산(VAR2)의 초기값(IV_S2)은 제1 출력 신호 및 제2 파-엔드 신호(FE_S2)간의 교차상관(Cross Correlation) 및 제2 파-엔드 신호(FE_S2)의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성될 수 있다.In one embodiment, the initial value IV_S2 of the second variance VAR2 is the cross correlation between the first output signal and the second wave-end signal FE_S2 and the second wave-end signal FE_S2 It can be generated based on the auto-correlation (Auto-correlation).

예를 들어, 제2 분산(VAR2)의 추정값은

Figure 112018084693834-pat00044
일 수 있고, [수학식 12]와 같이 표현될 수 있다. For example, the estimate of the second variance (VAR2) is
Figure 112018084693834-pat00044
It can be, and can be expressed as [Equation 12].

[수학식 12][Equation 12]

Figure 112018084693834-pat00045
Figure 112018084693834-pat00045

여기서,

Figure 112018084693834-pat00046
는 [수학식 13]와 같이 나타날 수 있다.here,
Figure 112018084693834-pat00046
Can be expressed as [Equation 13].

[수학식 13][Equation 13]

Figure 112018084693834-pat00047
Figure 112018084693834-pat00047

여기서,

Figure 112018084693834-pat00048
은 [수학식 14]와 같이 제1 출력신호(OUT_S1) 및 제2 파-엔드 신호(FE_S2)에 기초하여 계산될 수 있다.here,
Figure 112018084693834-pat00048
Can be calculated based on the first output signal OUT_S1 and the second far-end signal FE_S2 as shown in [Equation 14].

[수학식 14][Equation 14]

Figure 112018084693834-pat00049
Figure 112018084693834-pat00049

여기서,

Figure 112018084693834-pat00050
는 제2 파-엔드 신호(FE_S2)를 나타내고,
Figure 112018084693834-pat00051
는 제1 출력신호(OUT_S1)를 나타낼 수 있다.here,
Figure 112018084693834-pat00050
Denotes the second far-end signal FE_S2,
Figure 112018084693834-pat00051
May represent the first output signal OUT_S1.

제2 분산(VAR2)에 기초하여 계산되는 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV2) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM2)를 생성할 수 있다(S330). A second cross-correlation vector (CCV2) and a second autocorrelation matrix (ACM2) calculated based on the second variance (VAR2) may be generated (S330).

예를 들어, 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV2) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM2)는 [수학식 15]과 같이 표현될 수 있다.For example, the second cross-correlation vector (CCV2) and the second autocorrelation matrix (ACM2) may be expressed as [Equation 15].

[수학식 15][Equation 15]

Figure 112018084693834-pat00052
Figure 112018084693834-pat00052

여기서,

Figure 112018084693834-pat00053
및
Figure 112018084693834-pat00054
는 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV2) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM2)일 수 있다.here,
Figure 112018084693834-pat00053
And
Figure 112018084693834-pat00054
May be a second cross-correlation vector (CCV2) and a second autocorrelation matrix (ACM2).

일 실시예에 있어서, 제2 분산(VAR2)의 값에 따라 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV2) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM2)가 업데이트될 수 있고, 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV2) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM2)에 따라 제2 파-엔드 채널필터(27)가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, a second cross-correlation vector (CCV2) and a second autocorrelation matrix (ACM2) may be updated according to the value of the second variance (VAR2), and the second crossover The second far-end channel filter 27 may be updated according to a cross-correlation vector (CCV2) and a second autocorrelation matrix (ACM2).

도 7는 본 발명의 실시예들에 따른 스테레오 노이즈 제거 방법을 나타내는 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a stereo noise removal method according to embodiments of the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 스테레오 노이즈 제거 방법에서는, 입력신호(IN_S) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제1 분산(VAR1)을 초기화할 수 있다(S100). 제1 분산(VAR1)에 기초하여 제1 파-엔드 채널필터(26)를 업데이트할 수 있다(S200). 제1 파-엔드 채널필터(26)에 기초하여 입력신호(IN_S)로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호(OUT_S1)를 제공할 수 있다(S300). 제1 출력신호(OUT_S1) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호의 제2 분산(variance)을 초기화할 수 있다(S400). 제2 분산(VAR2)에 기초하여 제2 파-엔드 채널필터(27)를 업데이트할 수 있다(S500). 제2 파-엔드 채널필터(27)에 기초하여 제1 출력신호(OUT_S1)로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호(OUT_S2)를 제공할 수 있다(S600). Referring to FIG. 7, in the method for canceling stereo noise according to an embodiment of the present invention, the first dispersion is based on the input signal IN_S and the first far-end signal included in the input signal IN_S (VAR1) may be initialized (S100). The first far-end channel filter 26 may be updated based on the first dispersion VAR1 (S200). The first output signal OUT_S1 may be provided by removing the first far-end noise signal from the input signal IN_S based on the first far-end channel filter 26 (S300). The second variance of the second far-end signal included in the first output signal OUT_S1 and the input signal IN_S may be initialized (S400). The second far-end channel filter 27 may be updated based on the second variance (VAR2) (S500). A second output signal OUT_S2 from which the second far-end noise signal is removed from the first output signal OUT_S1 may be provided based on the second far-end channel filter 27 (S600).

일 실시예에 있어서, 제1 분산(VAR1)에 기초하여 산출된 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV1) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM1)에 따라 제1 파-엔드 채널필터(26)가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, a first far-end channel according to a first cross-correlation vector (CCV1) and a first autocorrelation matrix (ACM1) calculated based on the first variance (VAR1) Filter 26 may be updated.

본 발명에 따른 스테레오 노이즈 제거 방법을 사용하면 입력신호(IN_S)로부터 스테레오 에코 신호를 제거함으로써 노이즈가 제거된 음성신호를 제공할 수 있다.When the stereo noise removing method according to the present invention is used, a stereo echo signal is removed from the input signal IN_S, thereby providing a noise-removed voice signal.

도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 노이즈 제거 장치를 나타내는 도면이다.8 is a view showing a noise removing device according to embodiments of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 노이즈 제거 장치(10)는 제1 필터부(100), 제1 출력부(200), 제2 필터부(300), 제2 출력부(400)를 포함할 수 있다. 8, the noise removing apparatus 10 according to an embodiment of the present invention includes a first filter unit 100, a first output unit 200, a second filter unit 300, a second output unit 400 ).

제1 필터부(100)는 입력신호(IN_S) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호(FE_S1)에 기초하여 산출된 제1 분산(VAR1)에 따라 제1 파-엔드 채널필터(26)를 업데이트할 수 있다. 제1 출력부(200)는 제1 파-엔드 채널필터(26)에 기초하여 입력신호(IN_S)로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호(OUT_S1)를 제공할 수 있다. The first filter unit 100 is controlled according to the first variance VAR1 calculated based on the input signal IN_S and the first far-end signal FE_S1 included in the input signal IN_S. One far-end channel filter 26 may be updated. The first output unit 200 may provide a first output signal OUT_S1 from which the first wave-end noise signal is removed from the input signal IN_S based on the first wave-end channel filter 26.

제2 필터부(300)는 제1 출력신호(OUT_S1) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호(FE_S2)에 기초하여 산출된 제2 분산(VAR2)에 따라 제2 파-엔드 채널필터(27)를 업데이트할 수 있다. 제2 출력부(400)는 제2 파-엔드 채널필터(27)에 기초하여 제1 출력신호(OUT_S1)로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호(OUT_S2)를 제공할 수 있다. The second filter unit 300 is based on the second variance VAR2 calculated based on the first output signal OUT_S1 and the second far-end signal FE_S2 included in the input signal IN_S. Accordingly, the second far-end channel filter 27 may be updated. The second output unit 400 may provide a second output signal OUT_S2 from which the second far-end noise signal is removed from the first output signal OUT_S1 based on the second far-end channel filter 27. .

일 실시예에 있어서, 제2 분산(VAR2)에 기초하여 산출된 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector, CCV2) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix, ACM2)에 따라 제2 파-엔드 채널필터(27)가 업데이트될 수 있다. In one embodiment, the second far-end channel according to the second cross-correlation vector (CCV2) and the second autocorrelation matrix (ACM2) calculated based on the second variance (VAR2) Filter 27 may be updated.

도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 스테레오 노이즈 제거 장치를 나타내는 도면이고, 도 10은 도 9의 스테레오 노이즈 제거 장치에 포함되는 제1 필터부의 일 예를 나타내는 도면이고, 도 11은 도 9의 스테레오 노이즈 제거 장치에 포함되는 제2 필터부의 일 예를 나타내는 도면이다.9 is a diagram illustrating a stereo noise removing apparatus according to embodiments of the present invention, FIG. 10 is a diagram showing an example of a first filter unit included in the stereo noise removing apparatus of FIG. 9, and FIG. 11 is a diagram of FIG. This is a view showing an example of the second filter unit included in the stereo noise removing device.

도 9 내지 11을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 스테레오 노이즈 제거 장치는 제1 초기화부(115), 제1 필터부(100), 제1 출력부(200), 제2 초기화부(315), 제2 필터부(300), 제2 출력부(400)를 포함할 수 있다. 9 to 11, the stereo noise canceling apparatus according to an embodiment of the present invention includes a first initialization unit 115, a first filter unit 100, a first output unit 200, and a second initialization unit 315 ), The second filter unit 300, and the second output unit 400.

제1 초기화부(115)는 입력신호(IN_S) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제1 파-엔드(Far-end) 신호의 제1 분산(VAR1)을 초기화할 수 있다. 제1 필터부(100)는 제1 분산(VAR1)에 기초하여 제1 파-엔드 채널필터(26)를 업데이트할 수 있다. 제1 출력부(200)는 제1 파-엔드 채널필터(26)에 기초하여 입력신호(IN_S)로부터 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호(OUT_S1)를 제공할 수 있다. The first initializer 115 may initialize the first variance VAR1 of the input signal IN_S and the first far-end signal included in the input signal IN_S. The first filter unit 100 may update the first far-end channel filter 26 based on the first variance (VAR1). The first output unit 200 may provide a first output signal OUT_S1 from which the first wave-end noise signal is removed from the input signal IN_S based on the first wave-end channel filter 26.

제2 초기화부(315)는 제1 출력신호(OUT_S1) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제2 분산(VAR2)을 초기화할 수 있다. 제2 필터부(300)는 제2 분산(VAR2)에 기초하여 제2 파-엔드 채널필터(27)를 업데이트할 수 있다. 제2 출력부(400)는 제2 파-엔드 채널필터(27)에 기초하여 제1 출력신호(OUT_S1)로부터 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호(OUT_S2)를 제공할 수 있다. The second initialization unit 315 may initialize the second variance VAR2 based on the first output signal OUT_S1 and the second far-end signal included in the input signal IN_S. The second filter unit 300 may update the second far-end channel filter 27 based on the second variance (VAR2). The second output unit 400 may provide a second output signal OUT_S2 from which the second far-end noise signal is removed from the first output signal OUT_S1 based on the second far-end channel filter 27. .

일 실시예에 있어서, 제1 분산(VAR1)의 초기값(IV_S1)은 입력 신호 및 제1 파-엔드 신호(FE_S1)간의 교차상관(Cross Correlation) 및 제1 파-엔드 신호(FE_S1)의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성할 수 있다. In one embodiment, the initial value IV_S1 of the first variance VAR1 is the cross-correlation between the input signal and the first far-end signal FE_S1 and the self of the first far-end signal FE_S1. It can be generated based on auto-correlation.

일 실시예에 있어서, 제1 초기화부(115)는 제1 필터부(100)의 내부에 배치될 수 있다. 또 다른 실시예에 있어서, 제1 초기화부(115)는 제1 필터부(100)의 외부에 배치될 수 있다.In one embodiment, the first initialization unit 115 may be disposed inside the first filter unit 100. In another embodiment, the first initialization unit 115 may be disposed outside the first filter unit 100.

일 실시예에 있어서, 제2 초기화부(315)는 제2 필터부(300)의 내부에 배치될 수 있다. 또 다른 실시예에 있어서, 제2 초기화부(315)는 제2 필터부(300)의 외부에 배치될 수 있다.In one embodiment, the second initialization unit 315 may be disposed inside the second filter unit 300. In another embodiment, the second initialization unit 315 may be disposed outside the second filter unit 300.

도 12는 본 발명의 실시예들에 따른 모노 노이즈 제거 방법을 나타내는 순서도이고, 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 파-엔드 채널필터의 업데이트 과정을 설명하기 위한 순서도이다.12 is a flowchart illustrating a method for removing mono noise according to embodiments of the present invention, and FIG. 13 is a flowchart illustrating an update process of a far-end channel filter according to an embodiment of the present invention.

도 12 및 13을 참조하면, 입력신호(IN_S) 및 입력신호(IN_S)에 포함되는 파-엔드(Far-end) 신호(FE_S)에 기초하여 산출된 분산(variance)에 따라 파-엔드 채널필터를 업데이트할 수 있다(S1000). 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호(IN_S)로부터 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 출력신호(OUT_S)를 제공할 수 있다. 12 and 13, the far-end channel filter according to the variance calculated based on the input signal IN_S and the far-end signal FE_S included in the input signal IN_S It may be updated (S1000). An output signal OUT_S obtained by removing the far-end noise signal from the input signal IN_S may be provided based on the far-end channel filter.

상기 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계(S1000)에서는 입력신호(IN_S) 및 상기 파-엔드 신호에 기초하여 상기 분산(VAR)을 추정할 수 있다(S1100). 상기 분산(VAR)에 기초하여 계산되는 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector) 및 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix)를 생성할 수 있다(S1300).In step S1000 of updating the far-end channel filter, the variance VAR may be estimated based on the input signal IN_S and the far-end signal (S1100). A cross-correlation vector and an autocorrelation matrix calculated based on the variance (VAR) may be generated (S1300).

도 12 및 도 13에서 설명하는 모노 노이즈 제거 방법은 도 1에서 제1 파-엔드 신호 또는 제2 파-엔드 신호가 0인 경우에 적용될 수 있다. 본 발명에서는 모노 또는 스테레오에 대해서만 설명하고 있으나, 본 발명에 따른 실시예들은 3개 이상의 노이즈 소스에 대해서도 적용될 수 있다. The mono-noise removal method illustrated in FIGS. 12 and 13 may be applied when the first wave-end signal or the second wave-end signal in FIG. 1 is 0. In the present invention, only mono or stereo is described, but embodiments according to the present invention can also be applied to three or more noise sources.

위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.In addition to the technical task of the present invention mentioned above, other features and advantages of the present invention will be described below, or from such description and description will be clearly understood by those skilled in the art.

21: 제1 음원 22: 제2 음원
23: 마이크 26: 제1 파-엔드 채널필터
27: 제2 파-엔드 채널필터 100: 제1 필터부
200: 제1 출력부 300: 제2 필터부
400: 제2 출력부 115: 제1 초기화부
315: 제2 초기화부21: first sound source 22: second sound source
23: microphone 26: first far-end channel filter
27: second far-end channel filter 100: first filter unit
200: first output unit 300: second filter unit
400: second output unit 115: first initialization unit
315: second initialization unit

Claims (17)

제1 필터부가 입력신호 및 상기 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제1 방향에 배치되는 제1 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제1 분산 및 제1 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제1 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제1 분산을 갖는 제1 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제1 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제1 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트하는 단계;
제1 출력부가 상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 상기 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공하는 단계;
제2 필터부가 상기 입력신호에서 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호가 제거된 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제2 방향에 배치되는 제2 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하며, 상기 제1 파-엔드 신호와 상관도를 가질 수 있는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제2 분산 및 제2 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제2 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제2 분산을 갖는 제2 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제2 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제2 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계; 및
제2 출력부가 상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 상기 제2 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공하는 단계를 포함하는 노이즈 제거 방법.The first filter unit is included in the input signal and the input signal, and is based on a first far-end signal corresponding to the echo signal provided by the microphone from a first sound source disposed in a first direction based on a microphone To calculate a first complex Gaussian distribution having the first variance that changes with time with respect to the first far-end channel filter included in the parameter set consisting of the first variance and the first far-end channel filter, Calculating the first far-end channel filter in a case where the partial differential value for the probability density function of the first complex Gaussian distribution is 0, and updating the first far-end channel filter;
The first output unit corresponds to an echo signal correlated with the first far-end signal from the input signal based on the first far-end channel filter. Providing a first output signal from which the first far-end noise signal is removed;
The second filter unit is included in the first output signal and the input signal from which the echo signal correlated with the first far-end signal is removed from the input signal, and the second sound source is disposed in a second direction based on the microphone. Corresponds to the echo signal provided by the microphone, and is composed of a second dispersion and a second far-end channel filter based on a second far-end signal that may have a correlation with the first far-end signal A second complex Gaussian distribution having the second variance that changes with time with respect to the second far-end channel filter included in the parameter set is calculated, and a partial differential value with respect to a probability density function of the second complex Gaussian distribution Calculating the second far-end channel filter when it becomes 0, and updating the second far-end channel filter; And
A second output unit corresponds to an echo signal correlated with the second far-end signal from the first output signal based on the second far-end channel filter. And providing a second output signal from which the second far-end noise signal is removed. 제1항에 있어서,
상기 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계는,
상기 입력신호 및 상기 제1 파-엔드 신호에 기초하여 상기 제1 분산을 추정하는 단계; 및
상기 제1 분산에 기초하여 계산되는 제1 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector) 및 제1 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix)를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법. According to claim 1,
The step of updating the first far-end channel filter may include:
Estimating the first variance based on the input signal and the first far-end signal; And
And generating a first cross-correlation vector and a first autocorrelation matrix calculated based on the first variance. 제2항에 있어서,
상기 제1 분산의 초기값은 상기 입력 신호 및 상기 제1 파-엔드 신호간의 교차상관(Cross Correlation) 및 상기 제1 파-엔드 신호의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.According to claim 2,
The initial value of the first variance is generated based on a cross-correlation between the input signal and the first wave-end signal and auto-correlation of the first wave-end signal. Noise removal method. 제2항에 있어서,
상기 제1 분산의 값에 따라 상기 제1 교차 상관 벡터 및 제1 자기 상관 매트릭스가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법. According to claim 2,
The first cross-correlation vector and the first auto-correlation matrix are updated according to the value of the first variance. 제4항에 있어서,
상기 제1 교차 상관 벡터 및 제1 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제1 파-엔드 채널필터가 업데이트 되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법. According to claim 4,
And removing the first far-end channel filter according to the first cross-correlation vector and the first auto-correlation matrix. 제1항에 있어서,
상기 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계는,
상기 제1 출력신호 및 상기 제2 파-엔드 신호에 기초하여 상기 제2 분산을 추정하는 단계; 및
상기 제2 분산에 기초하여 계산되는 제2 교차 상관 벡터(Cross-correlation Vector) 및 제2 자기 상관 매트릭스(Autocorrelation Matrix)를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.According to claim 1,
Updating the second far-end channel filter may include:
Estimating the second variance based on the first output signal and the second far-end signal; And
And generating a second cross-correlation vector and a second autocorrelation matrix, which are calculated based on the second variance. 제6항에 있어서,
상기 제2 분산의 초기값은 상기 제1 출력 신호 및 상기 제2 파-엔드 신호간의 교차상관(Cross Correlation) 및 상기 제2 파-엔드 신호의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.The method of claim 6,
The initial value of the second variance is generated based on cross-correlation between the first output signal and the second wave-end signal and auto-correlation of the second wave-end signal. Noise reduction method characterized by. 제6항에 있어서,
상기 제2 분산의 값에 따라 상기 제2 교차 상관 벡터 및 제2 자기 상관 매트릭스가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.The method of claim 6,
The second cross-correlation vector and the second auto-correlation matrix are updated according to the value of the second variance. 제8항에 있어서,
상기 제2 교차 상관 벡터 및 제2 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제2 파-엔드 채널필터가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.The method of claim 8,
And removing the second far-end channel filter according to the second cross-correlation vector and the second auto-correlation matrix. 제1 초기화부가 입력신호 및 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제1 방향에 배치되는 제1 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제1 분산(variance)을 초기화하는 단계;
제1 필터부가 상기 제1 분산 및 제1 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제1 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제1 분산을 갖는 제1 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제1 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제1 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계;
제1 출력부가 상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 상기 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공하는 단계;
제2 초기화부가 상기 입력신호에서 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호가 제거된 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제2 방향에 배치되는 제2 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하며, 상기 제1 파-엔드 신호와 상관도를 가질 수 있는 제2 파-엔드(Far-end) 신호의 제2 분산(variance)을 초기화하는 단계;
제2 필터부가 상기 제2 분산 및 제2 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제2 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제2 분산을 갖는 제2 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제2 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제2 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 단계; 및
제2 출력부가 상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 상기 제2 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공하는 단계를 포함하는 스테레오 노이즈 제거 방법.The first initialization unit is included in the input signal and the input signal, and is based on a first far-end signal corresponding to the echo signal provided by the microphone from a first sound source disposed in a first direction based on a microphone. Initializing the first variance;
A first complex Gaussian distribution having the first variance that changes with time with respect to the first far-end channel filter included in a parameter set consisting of the first variance and the first far-end channel filter Calculating, calculating the first far-end channel filter when the partial differential value for the probability density function of the first complex Gaussian distribution becomes 0, and updating the first far-end channel filter;
The first output unit provides a first output signal from which the first wave-end noise signal corresponding to the echo signal correlated with the first wave-end signal is removed from the input signal based on the first wave-end channel filter. step;
The second initialization unit is included in the first output signal and the input signal from which the echo signal correlated with the first far-end signal is removed from the input signal, and the second sound source is disposed in a second direction based on the microphone. Initializing a second variance of a second far-end signal corresponding to the echo signal provided by the microphone and having a correlation with the first far-end signal;
A second complex Gaussian distribution having the second variance that changes over time with respect to the second far-end channel filter included in a parameter set consisting of the second variance and the second far-end channel filter. Calculating, calculating the second far-end channel filter when the partial differential value for the probability density function of the second complex Gaussian distribution becomes 0, and updating the second far-end channel filter; And
The second output signal is obtained by removing a second wave-end noise signal corresponding to an echo signal correlated with the second wave-end signal from the first output signal based on the second wave-end channel filter. A method for removing stereo noise comprising the steps of providing. 제10항에 있어서,
상기 제1 분산에 기초하여 산출된 제1 교차 상관 벡터 및 제1 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제1 파-엔드 채널필터가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 스테레오 노이즈 제거 방법.The method of claim 10,
And the first far-end channel filter is updated according to the first cross-correlation vector and the first auto-correlation matrix calculated based on the first variance. 입력신호 및 상기 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제1 방향에 배치되는 제1 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제1 분산 및 제1 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제1 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제1 분산을 갖는 제1 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제1 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제1 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트하는 제1 필터부;
상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 상기 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공하는 제1 출력부;
상기 입력신호에서 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호가 제거된 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제2 방향에 배치되는 제2 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하며, 상기 제1 파-엔드 신호와 상관도를 가질 수 있는 제2 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제2 분산 및 제2 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제2 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제2 분산을 갖는 제2 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제2 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제2 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 제2 필터부; 및
상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 상기 제2 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공하는 제2 출력부를 포함하는 노이즈 제거 장치. A first dispersion based on a first far-end signal corresponding to the echo signal provided as the microphone from a first sound source included in the input signal and the input signal and disposed in a first direction based on a microphone And a first complex Gaussian distribution having the first variance that changes with time with respect to the first far-end channel filter included in a parameter set composed of a first far-end channel filter, and calculates the first complex. A first filter unit that calculates the first far-end channel filter when the partial differential value for the probability density function of the Gaussian distribution becomes 0, and updates the first far-end channel filter;
A first output unit that provides a first output signal from which the first wave-end noise signal corresponding to the echo signal correlated with the first wave-end signal is removed from the input signal based on the first wave-end channel filter. ;
The echo provided by the microphone from a second sound source included in the first output signal and the input signal from which the echo signal correlated with the first far-end signal is removed from the input signal and disposed in a second direction based on the microphone A parameter set consisting of a second variance and a second far-end channel filter based on a second far-end signal corresponding to the signal and having a correlation with the first far-end signal A second complex Gaussian distribution having the second variance that changes with time with respect to the included second far-end channel filter is calculated, and the partial differential value for the probability density function of the second complex Gaussian distribution becomes 0 A second filter unit for calculating the second far-end channel filter in the case and updating the second far-end channel filter; And
A second providing a second output signal from which the second wave-end noise signal corresponding to the echo signal correlated with the second wave-end signal is removed from the first output signal based on the second wave-end channel filter Noise removing device including an output unit. 제12항에 있어서,
상기 제2 분산에 기초하여 산출된 제2 교차 상관 벡터 및 제2 자기 상관 매트릭스에 따라 상기 제2 파-엔드 채널필터가 업데이트되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치.The method of claim 12,
And the second far-end channel filter is updated according to a second cross-correlation vector and a second auto-correlation matrix calculated based on the second variance. 입력신호 및 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제1 방향에 배치되는 제1 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드(Far-end) 신호에 기초하여 제1 분산(variance)을 초기화하는 제1 초기화부;
상기 제1 분산 및 제1 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제1 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제1 분산을 갖는 제1 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제1 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제1 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제1 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 제1 필터부;
상기 제1 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 입력신호로부터 상기 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제1 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제1 출력신호를 제공하는 제1 출력부;
상기 입력신호에서 제1 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호가 제거된 상기 제1 출력신호 및 상기 입력신호에 포함되고, 마이크를 기준으로 제2 방향에 배치되는 제2 음원으로부터 상기 마이크로 제공되는 에코신호에 해당하며, 상기 제1 파-엔드 신호와 상관도를 가질 수 있는 제2 파-엔드(Far-end) 신호의 제2 분산(variance)을 초기화하는 제2 초기화부;
상기 제2 분산 및 제2 파-엔드 채널 필터로 구성되는 파라미터 세트에 포함되는 상기 제2 파-엔드 채널필터에 대해 시간에 따라 변화하는 상기 제2 분산을 갖는 제2 콤플렉스 가우시안 분포를 산출하고, 상기 제2 콤플렉스 가우시안 분포의 확률밀도함수에 대한 편미분값이 0이 되는 경우에서의 상기 제2 파-엔드 채널필터를 계산하고, 상기 제2 파-엔드 채널필터를 업데이트 하는 제2 필터부; 및
상기 제2 파-엔드 채널필터에 기초하여 상기 제1 출력신호로부터 상기 제2 파-엔드 신호와 상관되는 에코신호에 해당하는 제2 파-엔드 노이즈 신호를 제거한 제2 출력신호를 제공하는 제2 출력부를 포함하는 스테레오 노이즈 제거 장치.A first dispersion based on a first far-end signal corresponding to the echo signal provided by the microphone from a first sound source included in the input signal and the input signal and disposed in a first direction based on the microphone ( variance);
Calculating a first complex Gaussian distribution having the first variance that changes over time with respect to the first far-end channel filter included in the parameter set consisting of the first variance and the first far-end channel filter, A first filter unit that calculates the first far-end channel filter when the partial differential value for the probability density function of the first complex Gaussian distribution becomes 0, and updates the first far-end channel filter;
A first output unit that provides a first output signal from which the first wave-end noise signal corresponding to the echo signal correlated with the first wave-end signal is removed from the input signal based on the first wave-end channel filter. ;
The echo signal correlated with the first far-end signal is removed from the input signal. It is included in the first output signal and the input signal, and corresponds to the echo signal provided by the microphone from a second sound source disposed in a second direction based on a microphone, and may have a correlation with the first far-end signal. A second initialization unit that initializes a second variance of the second far-end signal;
Calculating a second complex Gaussian distribution having the second variance that changes over time with respect to the second far-end channel filter included in the parameter set consisting of the second variance and the second far-end channel filter, A second filter unit that calculates the second far-end channel filter when the partial differential value for the probability density function of the second complex Gaussian distribution becomes 0, and updates the second far-end channel filter; And
A second providing a second output signal from which the second wave-end noise signal corresponding to the echo signal correlated with the second wave-end signal is removed from the first output signal based on the second wave-end channel filter Stereo noise canceling device including an output. 제14항에 있어서,
상기 제1 분산의 초기값은 상기 입력 신호 및 상기 제1 파-엔드 신호간의 교차상관(Cross Correlation) 및 상기 제1 파-엔드 신호의 자기상관(Auto-correlation)에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 스테레오 노이즈 제거 장치.The method of claim 14,
The initial value of the first variance is generated based on a cross-correlation between the input signal and the first wave-end signal and auto-correlation of the first wave-end signal. Stereo noise canceling device. 삭제delete 삭제delete
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