KR20010023738A - 신호 분리 장치 - Google Patents

신호 분리 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20010023738A
KR20010023738A KR1020007002393A KR20007002393A KR20010023738A KR 20010023738 A KR20010023738 A KR 20010023738A KR 1020007002393 A KR1020007002393 A KR 1020007002393A KR 20007002393 A KR20007002393 A KR 20007002393A KR 20010023738 A KR20010023738 A KR 20010023738A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
signals
vector
difference
parameters
vectors
Prior art date
Application number
KR1020007002393A
Other languages
English (en)
Inventor
울프 린드그렌
홀거 브로만
헨릭 사린
Original Assignee
울프 린드그렌
홀거 브로만
헨릭 사린
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 울프 린드그렌, 홀거 브로만, 헨릭 사린 filed Critical 울프 린드그렌
Publication of KR20010023738A publication Critical patent/KR20010023738A/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H21/00—Adaptive networks
    • H03H21/0012—Digital adaptive filters
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H03H17/0211—Frequency selective networks using specific transformation algorithms, e.g. WALSH functions, Fermat transforms, Mersenne transforms, polynomial transforms, Hilbert transforms
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H03H17/0223—Computation saving measures; Accelerating measures
    • H03H17/0227—Measures concerning the coefficients

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
  • Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Control Of Motors That Do Not Use Commutators (AREA)
  • Input Circuits Of Receivers And Coupling Of Receivers And Audio Equipment (AREA)
  • Tone Control, Compression And Expansion, Limiting Amplitude (AREA)
  • Amplifiers (AREA)
  • Networks Using Active Elements (AREA)
  • Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)

Abstract

상이한 혼합 신호의 수는 분리된 신호의 수보다 적어도 크고, 분리 구조 및 조정한 보정에서의 파라미터를 평가하기 위한 최소화된 기준에 근거하여 수정된 기준을 포함하며, 혼합 신호로부터 적어도 두개의 신호를 분리하는 방법에 있어서, 보정은 평가된 상기 파라미터를 갖는 제1 벡터와, 실질 파라미터와 관계있는 가능한 정보 및 가중치 매트릭스를 갖는 제2 벡터와, 제1 벡터와 제2 벡터사이의 차의 적(product), 가중치 매트릭스 및 상기 제1과 제2 벡터사이의 공액된 차 및 이항된 차를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 분리 방법이다.

Description

신호 분리 장치{DEVICE FOR SEPARATION OF SIGNALS}
신호 분리를 위한 알고리즘은 잘 알려져 있다. 수많은 제시된 방법은 기억시키지 않은 혼합물(mixtures)(소위, '인스탄트 혼합물(instantaneous mixtures)'이라 칭함)을 다룬다. 혼합물은 일정하다. 즉, 지연되는 일이 없다. 이 신호는 센서 사이에서 지연된 적이 없이 제시간에 혼합된 신호로 가정한다.
상기 기준을 조정하기 위한 더욱 더 적절한 시나리오는 지연을 갖는 혼합물을 위한 시나리오(소위, '다이나믹 혼합물(dynamic mixtures)'이라 칭함)이다. 이 문제를 해결하기 위한 첫번째 방법 중 하나의 방법은 위드로우 등(Widrow et. al)에 의해 1975년 12월자, IEEE 회보에 "적응형 잡음 삭제 방법: 원리 및 응용"로 제시되었다. 이 방법은 소망하는 신호로부터의 방해 및 무공헌만을 포함하는 신호 중 두개의 측정가능한 신호에 근거한다. 본 발명에 따르면, 방해 및 소망하는 신호 양쪽 모두는 모든 측정가능한 신호에 존재할 수 있다. 예를 들어, 셀룰러폰 또는 히어링 에이드에 있어서, 센서가 서로 인접하여 위치할 때, 이 문제는 피할 수 없다.
자주 사용되는 기준은 커먼(Comon)에 의해 제안된 대조 함수(contrast function)(1994년, 신호 프로세싱, "독립적인 구성요소 분석, 새로운 개념인가?")에 근거한다. 대조 함수는 일정하게 스케일링되어져야 하며, 통계적으로 독립적인 신호에 대한 최대값을 가정한다. 상이한 대조 함수가 다양하게 제안되어졌다.
분리 구조로부터 인출한 신호간 교차 상관(cross correlation)에 근거하여 이하의 수학식 1의 기준이 제안되었다. 린트그랜 등(Lindgren et al)은 두 개의 관찰가능한 신호에 대한 기준을 개시하였다(신호 처리에 대한 이번 IEEE 회보에서, 1996년, 스웨덴, 찰머스, 기술 보고서 CTH-TE-36인, 린트그랜(Lindgren), 브로맨(Broman), "소스 분리: 제2 차 통계에 근거하여 기준을 사용함"):
여기서, L은 양의 정수이고, RS1S2(m)은 m개의 샘플을 갖는 신호 중 하나의 신호의 지연에 대한 S1및 S2사이의 교차 상관을 나타낸다. 이 수학식 1의 기준은 얼마나 많은 신호 S1및 S2가 -L과 L 사이의 지연에 대해 상관되어 있는지를 나타낸다.
분리하기를 원하는 신호는 청취되지는 않는다. 사린(Sahlin)은 어떻게 신호 분리가 이미지(2차원 신호)상에 부여될 수 있는지를 개시한다(1996년, 신호, 시스템 및 컴퓨터에 대한 30번째 아실로마 회의(Asilomar Conference)의 회보, 사린 및 브로만, "이미지의 무시계 분리(blind separation of images)").
조정은 시스템 확인(system identification)에서 발견될 수 있다. 그후, 이 방법은 예를 들어, 빈약하게 조건지어진 매트릭스를 변환하는 문제를 회피하기 위해(예를 들어, 1987년, 뉴저지주, 엥글리우드 클리프스, 프렌티스-홀에서의 렁(Ljung)의 "사용자를 위한 시스템 확인 이론"), 또는 증가한 계통적인 에러의 비용에 대해 평가하는 파라미터의 변수를 감소시키기 위해(1992년, 스웨덴, 반코핑 대학에서의 기술 보고서 LiTh-I-ISY-1304에 렁(Ljung), 쇼버그(Sjoberg)의 "적응형 알고리즘에서의 누출에 대한 코멘트") 사용된다. δ 크기의 선택은 선형 회귀 모델(linear regression model)의 경우에서의 쇼버그(Sjoberg)의 "적응형 알고리즘에서의 누출에 대한 코멘트" 및 예측 에러의 제곱에 근거하는 기준에 의해 다루어졌다.
유럽특허출원 제 565,479호는 교차 폴리 스펙트럼(cross poly spectrum)에 근거하여 방법을 개시한다. 이 특허출원에 따른 절차는 HOS(higher order statistics)에 근거한다. HOS에 근거하는 방법에는 양호한 평가를 달성하기 위해 많은 수의 샘플을 필요로 한다는 것이 이미 알려져 있다. 이 방법은 완만하게 수렴하는 HOS에 근거하는 알고리즘으로, 제2 차 통계에 근거하는 방법에 비해서 나빠진다.
미국특허 제 4,208,786호는 제2 차 통계에 근거하여 신호 분리 알고리즘을 개시하지만, 일반적인 경우에 적용되지는 않는다. 제안된 알고리즘은 양쪽 채널 필터가 직접항의 동일한 값을 가지면, 즉, 상기 특허의 명세서에 있어서 수학식 14 및 15를 참조하면 a0=b0인 경우에만 적용된다. 이 방법은 수학식 49 및 50에서 명확한 상이한 직접항에 대해서는 적용되지 않는다. 이들 수학식은 어떻게 계수가 평가되는지를 나타낸다. 필터 계수에 대한 갱신된 수학식은 직접항을 다룰 때에만 다음의 수학식 3 및 수학식 4와 같다.
및
직접항에 대한 갱신항이 동일하다는 것은 분명하다. 또한, 양쪽 직접항이 0이라는 가정하에 다른 항들은 유사한 알고리즘을 나타내었다(1995년, 7월, 신호 프로세싱에 대한 IEEE 회보에서의 밴 거벤(Van Gerven), 밴 컴퍼노일(Van Compernoile)의 "대칭적인 적응형 비상관성에 의한 신호 분리: 안정성, 수렴성 및 유일성").
도 1은 본 발명에서 사용되는 셀룰러폰을 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 개략도를 도시한다.
도 3a 내지 3f는 계통적인 에러, 표준 편차 och 평균 제곱 에러의 그래프를 도시한다.
도 4는 본 발명에 따른 조정의 함수로써의 SNB의 증가를 도시한다.
본 발명은 미지의 방법으로 혼합된 둘이상의 신호를 신호 분리에 의해 분리하기 위한 한 부류의 방법에 관한 것이다. 본 발명은 기존의 기준을 조정함으로써 기존 방법의 수행을 개선하는 방법에 관한 것이다. 조정 수단은 소정값으로 "유도된" 파라미터이다. 소정값을 갖는 파라미터를 사용함으로써, 조정은 파라미터화에 기인하여 발생할 수 있는 문제를 감소시킨다.
추후에 있어서, 본 발명의 바람직한 실시예는 첨부된 도면을 참조하여 설명될 것이다.
신호 분리는 서로에게서 수 많은 신호를 분리하기 원할 때 적용될 수 있다. 이 방법은 적어도 분리하기 원하는 수만큼의 상이한 혼합물로의 액세스에 근거한다. 예를 들면, 이 방법은 방안에서 두 사람이 동시에 상대방에게 말하여, 상대방의 목소리에 기인하여 그 사람들 중 한 사람이 무엇을 말하려고 하는지를 듣는데 문제가 있는 경우에 사용될 수 있다. 신호 분리는 분리 구조의 필터를 결정하기 위해, 예를 들어, 두 개의 마이크로폰으로부터의 신호에 근거하여, 두 개의 마이크로폰으로부터 각각의 목소리를 필터링해내는 방법이다.
이 방법은 지연을 포함하는 필터로 이 혼합물을 모델링하는 것에 기초한다. 도 2는 두 개의 신호의 혼합 모델을 나타내는 예를 도시한다. 여기서, x1및 x2는 소망하는 신호를 나타내지만, 미지이고 측정불가능한 신호이다. y1및 y2만이 측정가능하다. y1은 아래의 수학식 5와 같이 x1에 x2의 필터링된 버전을 더함으로써 모델링되었다. 즉,
동일한 방식으로 다음의 수학식 6과 같이 모델링된다.
이 혼합물의 모델은 필터 B1및 B2를 포함한다. 신호 Y1및 Y2는 측정가능하고, 평가될 분리 구조의 필터에 근거한다. 분리 구조로부터의 출력 신호는 아래의 수학식 7 및 수학식 8로 정의된다.
및
상기에 따르면, B1=D1및 B2=D2이면, 이 신호는 분리되며, 즉, 출력 신호 S1및 S2는 각각 X1및 X2에만 의존한다. 분리 구조에서의 필터 평가의 결정을 수행하는 공통적인 방법은 기준 V의 최소값 또는 최대값을 부여하는 필터 파라미터에 대해 필터링하는 것이다. 상기한 바와 같은, 예를 들어, 교차 상관, 대조 함수 및 교차 폴리 스펙트럼에 근거하여 다수의 상이한 기준이 제안되어졌다.
많은 방식에 있어서, 신호 분리의 수행은 정의될 수 있다. 평가된 파라미터 및 실질 파라미터간의 평균 제곱 편차는 이러한 측정들 중 하나이다. 응용에 밀접한 측정은 어떻게 이 방법이 간섭 신호, 즉, 잡음비 대 신호, SNR(signal to noise ratio)을 잘 억제할 수 있는지를 측정하는 것이다. 측정된 신호 및 분리된 신호간 SNR 증가의 앞서의 모든 측정된 값은 흥미있는 값들이다.
조정의 효과
채널의 평가는 참값으로부터 편차가 있는 성질에 의해 평가한다. 참값으로부터의 평균 편차의 측정은 "계통적인 에러"이다. 파라미터에 대한 계통적인 에러는 참값으로부터 평가된 파라미터의 편차의 평균이다. 파라미터 평가의 "변동"은 평가의 평균값으로부터 평균 편차의 변동을 측정하는, 즉, 각각의 평가 사이에 얼마나 많이 파라미터가 변화하는지를 측정하는 것이다. 이 변동은 평가 및 제곱 평균값 사이의 차의 평균값이다. "표준 편차"는 이 변동의 제곱근이다. 마지막으로, "평균 제곱 편차"는 평가 및 파라미터의 제곱의 참값 사이의 차의 평균값이다.
조정은 평가된 파라미터의 변동을 감소시키는 수단과 같은 신호 분리 알고리즘에 도입될 수 있다. 이러한 파라미터는 대개 분리 구조에서의 필터의 계수이다. 조정의 또 다른 이름은 누출(leakage)이다. 이 문제가 심하게 파라미터화되었을 때 우선적으로 요구가 발생한다. 이것은 얼마의 필터 파라미터만이 0이 아닐 때 발생하지만, 그 얼마의 필터 파라미터를 인식하지는 못한다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로는 파라미터가 필요한 몇몇의 방법에 의해 평가하도록 노력한 후, 이 값을 결정하는 것뿐이다. 이 시스템이 시간에 따라 변화한다면, 또한, 이 모델 구조는 시간에 따라 변화하게 된다. 이러한 포함하고 있는 모델 평가 방법을 수행하기 위한 대안적인 방식은 조정을 도입하는 것이다.
조정은 아래의 수학식 9의 수정된 기준 V'로서 도입될 수 있다:
여기서, V는 분리 구조의 파라미터를 평가하기 위해 최소화된 기준을 나타내고, δ는 조정되어야 되는 기준의 정도를 결정하는 설계 변수, θ는 평가되어지는 파라미터를 포함하는 컬럼 벡터이며, θ'은 실질 파라미터의 가능한 지식을 갖는 컬럼 벡터이다. 따라서, 이 조정은 원래의 기준에 대한 소위 조정항을 첨가함으로써 도입된다.
보다 일반적인 공식은 아래의 수학식 10으로 정의된다.
여기서, C는 가중치 매트릭스이고, H는 헤르미시언 연산자(공액 및 이항 연산자)이다. 수학식 10은 예를 들어, 파라미터의 다양한 조정에 대한 가능성을 준다.
따라서, 이 가능성은 알고리즘에서의 조정이 θ'의 적절한 선택에 의해 소정값으로 파라미터를 제어하는 것이다. 이러한 소정의 파라미터는 물리적인 모델링(예를 들어, 방안에서의 소리 전파) 또는 제어된 환경하에서의 측정으로부터 획득될 수 있다. 파라미터화의 경우에 있어서, 0의 벡터에 대한 θ'의 선택은 가능하다.
모든 파라미터가 0으로 유도되는 것을 의미한다.
도 3a 내지 도 3f에 실례를 도시한다. 어떻게 계통적인 에러, 표준 편차 및 평균 제곱 에러가 조정 파라미터의 상이한 값에 따라서 바뀌는지를 볼 수 있다. 도면에 있어서, 어떻게 평균 제곱 에러가 δ 구간동안에 크게 감소하고, 그후 평균 제곱 에러가 그 구간의 외부에서 증가하는지를 볼 수 있다. 도 4에 있어서, 이 방법의 결과는 신호 대 잡음비(SNR)로서 나타내어진 신호 중 하나의 신호의 품질 개선으로서 도시된다. S1에 대한 SNR의 큰 증가는 비조정된 기준(작은 δ값)에 비교되는 구간에서 나타난다. 도 1 및 2에서 사용되는 신호는 컴퓨터에서 발생되는 시퀀스이다.
조정은 증가된 계통적인 에러를 대신하여 파라미터의 변동을 감소시킨다. 따라서, 감소된 변동에 기인하는 방법의 수행에서 성취되는 이득이 증가된 계통적인 에러에 기인하는 수행에서의 손실을 초과하지 않도록 하기 위해 파라미터 δ가 선택되어져야 한다. 이 점에 있어서 이 두개의 효과의 밸런스가 서로 이 알고리즘의 수행을 최대화하게 하기 위해, 이상적으로는 δ가 선택되어져야 한다.
응용은 서로에게서 대략 10cm의 거리에 위치하는 마이크로폰으로부터의 신호이다. 도 1은 제1 및 제2 신호원과 같은 두 개의 마이크로폰(11 및 12)에 의해 제공된 셀폰(cell phone)(10)에서의 본 발명에 따른 방법의 응용을 도시한다. 방안에서의 소리의 전달은 얼마의 파라미터로 개시될 수 있기는 하지만, 통상적으로 밀접하지는 않다. 20여개의 계수를 갖는 필터로부터 나오는 신호로부터 한계를 나타내지 않도록 하기 위해, 각각의 파라미터가 필요하다. 이 기준에 있어서 조정의 도입은 결과적으로, 이 알고리즘이 실질적으로 응용가능하게 한다.
다음에 있어서, 조정을 이용하여 신호를 분리하기 위한 응용의 몇몇 가능한 분야의 대의가 제시된다. 이 방법의 사용은 미지의 방식 och내에 둘 이상의 신호가 혼합되었을 때, 이들 중 하나 이상을 필터링해내려는 소망이 있다. 이 방법은 필터링되어 나온 신호만큼의 수의 센서(또는 혼합한 상이한 수만큼의 상이한 접속)가 필요하다. 조정을 도입한 강도는 파라미터화의 감소에 대한 민감도이다.
조정에 의한 신호 분리는 전화류에 있어서의 잡음 억제에 잘 적용된다. 소정의 잡음 감소 방법이 없는 신호의 수신기는 잡음 및 매우 방해되는 스피커 주위의 다른 방해를 감지할 것이다. 이것은 특히 대부분의 변화하는 주위에서 사용되는 셀룰러폰에 대한 경우이다. 또한, 현재의 사람의 언어에 대한 적응형 셀룰러폰에 대한 부호화 방법이 음향 방해가 수신기에 대해 더욱 방해가 될 수 있는 이유이다. 따라서, 이 수신기에 송신되기 전에 보다 고 품질의 신호를 달성하는 것이 중요하다. 이 작업을 위해 이 방법에 대해 필요한 것은 적어도 두 개의 마이크로폰을 포함하는 전화이다. 두 개의 마이크로폰으로부터의 신호가 본질적으로 상이하게 하기 위해 서로로부터 이러한 거리로 이격되어 탑재된 것이다. 이와 동시에, 두 개의 마이크로폰 사이의 먼 거리는 두 개의 마이크로폰 사이의 채널의 모델링에 있어서 많은 계수를 갖는 필터를 요구한다. 이 도입이 수행에 있어서 소정의 보다 크게 감소하는 일 없이 많은 필터 계수의 도입을 허가할 때, 조정의 요구를 강하게 한다.
히어링 에이드를 가지고 있는 사람들은 모든 주위의 소리가 자주 동등하게 증폭되는 문제를 가지고 있다. 동시에 말하고 있는 몇몇 사람들, 음악, 기계 등은, 히어링 에이드를 가지고 있는 사람이 상대방말의 한정된 인지에 기인하여 정상적인 대화를 할 수 없도록 하는 환경을 만든다. 히어링 에이드상에 하나 이상의 마이크로폰을 탑재하고, 신호 분리 알고리즘화된 조정을 도입함으로써, 인지 레벨이 크게 증가될 수 있다.
신호 분리는 자조소 등(Zarzoso et al)에 의해 논문(1996년 EUSIPCO의 회보, 바카리스(Bacharis), 에이. 케이. 난디(A. K. Nandi) 및 브이. 자조소(V. Zarzoso), "무시계 소스 분리 방법을 사용하는 포탈(Foetal) ECG 추출")에 개시된 바와 같은 페터스(fetus)의 ECG(Electrocardiogram)을 필터링하는 것이다. 페터스의 ECG를 측정할 때에는 또한 머더(mother)의 ECG가 포함된다. 몇몇의 센서 및 단일형 분리 알고리즘을 이용함으로써 필터링에 의해 이것을 최소화하는 것을 소망하고 있다. 자조소는 높은 샘플링 레이트로 불충분하게 고려된 지연이 없고 머더상에 잘 분배된 센서를 갖는 채널 모델을 사용하였다. 또한 고 차수 통계에 근거하는 방법은 잘 필터링하기 위해 많은 수의 샘플을 필요로 하는 고차수의 통계(긴 측정 시간)에 근거하는 방법에 반대되게 자주 사용된다. 조정된 기준의 도입은 이러한 수행을 적절하게 개선하고, 또한 보다 확고한 알고리즘을 제공한다. 이러한 조정을 갖는 신호 분리는 또한 EEG(Electroence-phalogram) 및 ENG(Electroneutogram)과 같은 밀접한 분야내에서 사용될 수 있다.
사린(Sahlin)의 논문(신호, 시스템 및 컴퓨터에 대한 30번째 아실로마 회의의 회보, 에이치. 사린(H. Sahlin) 및 에이치. 브로맨(H. Broman), "이미지의 무시계 분리")에서 이미지 프로세싱의 사용이 제안되었다. 이 방법은 제곱된 교차 상관의 기준 및 하나 이상의 이미지 혼합물에 대한 액세스를 근거로 한다. 이 방법은 상부 및 내부 구조물에 의해 자주 방해되는 내부 기관 등을 나타내는, 예를 들어, 의학 이미지 프로세싱(X선(X ray), 초음파(Ultra sound), 자기 공명(magnetic resonance) 등)에서 사용되도록 제안되었다. 그후 이 신호 분리 알고리즘은 등록된 이미지 사이의 차이를 평가하여, 소망하는 구조의 보다 명확한 이미지를 생성하기 위해 이 정보를 사용한다. 등록된 이미지 사이의 차이는, 예를 들어, 상이한 레벨에서의 선명도(sharpness), 내부 기관의 자연적인 이동 및 카메라의 미러 이동일 수 있다. 내부 기관의 자연적인 이동 및 카메라의 미러의 이동의 경우에 있어서, 조정의 도입은, 이동이 0은 아니지만 0값을 갖는 수많은 계수를 갖는 몇몇 계수를 필터에 의해 모델링될 수 있을 때, 수행에 있어서 보다 크게 개선할 것이다. 이러한 필터를 모델링할 때, 평가된 계수의 가능성을 정상적으로 인지할 수 없고, 평가된 계수가 0이면, 중대한 파라미터화된 문제로 된다. 조정된 기준의 도입은 보다 나은 결과를 만든다.
다른 가능한 응용은 수중 청음기 기술(hydro phone technology), 진동 측정, 광대역 신호를 갖는 무선 통신, 또는 미지의 혼합된 신호의 둘 이상의 측정에 대해 액세스할 때이다.
본 발명은 명세서에 개시된 바람직한 실시예로 한정되지 않는다. 첨부한 특허청구범위의 범주내에서의 변동 및 수정이 자연스럽게 발견될 수 있다.

Claims (7)

  1. 상이한 혼합 신호의 수는 분리된 신호의 수보다 적어도 크고, 분리 구조 및 조정한 보정에서 파라미터를 평가하기 위한 최소화된 기준에 근거하여 수정된 기준을 포함하며, 상기 혼합 신호로부터 적어도 두개의 신호를 분리하는 방법에 있어서,
    상기 보정은 평가된 상기 파라미터를 갖는 제1 벡터와, 실질 파라미터와 관계있는 가능한 정보 및 가중치 매트릭스를 갖는 제2 벡터와, 상기 제1 벡터와 제2 벡터사이의 차의 적, 상기 가중치 매트릭스 및 상기 제1과 제2 벡터사이의 공액된 차 및 이항된 차를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 분리 방법.
  2. 상이한 혼합 신호의 수는 분리된 신호의 수보다 적어도 크고, 분리 구조 및 조정한 보정에서 파라미터를 평가하기 위한 최소화된 기준에 근거하여 수정된 기준을 포함하며, 혼합 신호로부터 적어도 두개의 신호를 분리하는 방법에 있어서,
    상기 보정은 평가된 파라미터를 갖는 제1 벡터와, 실질 파라미터와 관계있는 가능한 정보 및 설계 변수를 갖는 제2 벡터와, 상기 설계 변수의 적 및 상기 제1과 제2 벡터사이의 차의 계수를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 분리 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 실질 파라미터와 관계있는 가능한 정보를 갖는 상기 제2 벡터는 방에서의 소리 전파(sound propagation)와 같은 물리적인 모델링에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 신호 분리 방법.
  4. 혼합 신호로부터 적어도 두개의 신호를 분리하기 위해 배열되고, 상이한 혼합 신호의 수는 분리된 신호의 수보다 적어도 크며, 분리 구조 및 조정한 보정에서 파라미터를 평가하기 위한 최소화된 기준에 근거하여 수정된 기준을 포함하도록 배열되는, 적어도 두개의 마이크로폰(11, 12)을 포함하는 통신 장치에 있어서,
    상기 보정은 평가된 파라미터를 갖는 제1 벡터와, 실질 파라미터와 관계있는 가능한 정보 및 가중치 매트릭스를 갖는 제2 벡터와, 상기 제1 및 제2 벡터사이의 차의 적과, 상기 가중치 매트릭스 및 상기 제1 및 제2 벡터사이의 공액된 차 및 이항된 차를 포함하도록 배열되는 것을 특징으로 하는 통신 장치.
  5. 제4항에 있어서, 통신 장치는 전화(10) 또는 히어링 에이드(hearing aid)인 것을 특징으로 하는 통신 장치.
  6. 혼합 신호로부터 적어도 두개의 신호를 분리하기 위해 배열되고, 혼합 신호의 수가 분리된 신호의 수보다 적어도 크며, 분리 구조 및 조정한 보정에서 파라미터를 평가하기 위한 최소화된 기준에 근거하여 수정된 기준을 포함하도록 배열되는, ECG와 같은 의학 진단을 위한 적어도 두개의 센서를 포함하는 장치에 있어서,
    상기 보정은 평가된 파라미터를 갖는 제1 벡터와, 실질 파라미터와 관계있는 가능한 정보 및 가중치 매트릭스를 갖는 제2 벡터와, 상기 제1 및 제2 벡터사이의 차의 적과, 상기 가중치 매트릭스 및 상기 제1 및 제2 벡터 사이의 공액된 차 및 이항된 차를 포함하도록 배열되는 것을 특징으로 하는 장치.
  7. 혼합 신호로부터 적어도 두개의 신호를 분리하기 위해 배열되고, 상기 혼합 신호의 수가 분리된 신호의 수보다 적어도 더 크며, 분리 구조 및 조정한 보정에서 파라미터를 평가하기 위한 최소화된 기준에 근거하여 수정된 기준을 포함하도록 배열되는, 소망하는 구조의 명확한 이미지를 제공하기 위한 이미지 프로세싱 장치에 있어서,
    상기 보정은 평가된 파라미터를 갖는 제1 벡터와, 실질 파라미터와 관계있는 가능한 정보 및 가중치 매트릭스를 갖는 제2 벡터와, 상기 제1 및 제2 벡터사이의 차의 적과, 상기 가중치 매트릭스 및 상기 제1 및 제2 벡터사이의 공액된 차 및 이항된 차를 포함하도록 배열되는 것을 특징으로 하는 이미지 프로세싱 장치.
KR1020007002393A 1997-09-05 1998-09-07 신호 분리 장치 KR20010023738A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SE9703212A SE520450C2 (sv) 1997-09-05 1997-09-05 Signalseparation
SE9703212-2 1997-09-05
PCT/SE1998/001590 WO1999016170A2 (en) 1997-09-05 1998-09-07 Device for separation of signals

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20010023738A true KR20010023738A (ko) 2001-03-26

Family

ID=20408157

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020007002393A KR20010023738A (ko) 1997-09-05 1998-09-07 신호 분리 장치

Country Status (11)

Country Link
EP (1) EP1020028B1 (ko)
JP (1) JP2001517884A (ko)
KR (1) KR20010023738A (ko)
CN (1) CN1277756A (ko)
AT (1) ATE244954T1 (ko)
AU (1) AU755883C (ko)
BR (1) BR9812045A (ko)
DE (1) DE69816317D1 (ko)
EE (1) EE200000116A (ko)
SE (1) SE520450C2 (ko)
WO (1) WO1999016170A2 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE521024C2 (sv) * 1999-03-08 2003-09-23 Ericsson Telefon Ab L M Metod och anordning för att separera en blandning av källsignaler
CN102969003A (zh) * 2012-11-15 2013-03-13 东莞宇龙通信科技有限公司 摄像声音提取方法及装置
US10924087B2 (en) * 2018-04-13 2021-02-16 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method and apparatus for adaptive signal processing

Also Published As

Publication number Publication date
JP2001517884A (ja) 2001-10-09
DE69816317D1 (de) 2003-08-14
SE9703212D0 (sv) 1997-09-05
BR9812045A (pt) 2000-09-26
WO1999016170A2 (en) 1999-04-01
EP1020028A2 (en) 2000-07-19
EE200000116A (et) 2000-12-15
ATE244954T1 (de) 2003-07-15
SE520450C2 (sv) 2003-07-08
EP1020028B1 (en) 2003-07-09
WO1999016170A3 (en) 1999-05-20
AU9101298A (en) 1999-04-12
SE9703212L (sv) 1999-03-06
AU755883B2 (en) 2003-01-02
AU755883C (en) 2003-06-26
CN1277756A (zh) 2000-12-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hoshuyama et al. A robust adaptive beamformer for microphone arrays with a blocking matrix using constrained adaptive filters
Rennies et al. Prediction of the influence of reverberation on binaural speech intelligibility in noise and in quiet
US20020054685A1 (en) System for suppressing acoustic echoes and interferences in multi-channel audio systems
US20140193009A1 (en) Method and system for enhancing the intelligibility of sounds relative to background noise
US20130211830A1 (en) Wind suppression/replacement component for use with electronic systems
EP2045929A1 (en) Multi-channel echo cancellation with round robin regularization
Kompis et al. Noise reduction for hearing aids: Combining directional microphones with an adaptive beamformer
EP4044181A1 (en) Deep learning speech extraction and noise reduction method fusing signals of bone vibration sensor and microphone
CN111354368B (zh) 补偿处理后的音频信号的方法
Kuklasinski et al. Multichannel Wiener filters in binaural and bilateral hearing aids—speech intelligibility improvement and robustness to DOA errors
Braun et al. Multichannel dereverberation for hearing aids with interaural coherence preservation
Schwartz et al. Nested generalized sidelobe canceller for joint dereverberation and noise reduction
Maj et al. Noise reduction results of an adaptive filtering technique for dual-microphone behind-the-ear hearing aids
Werner et al. A noise-reduction method with coherence enhancement for binaural hearing aids
US6928171B2 (en) Circuit and method for the adaptive suppression of noise
KR20010023738A (ko) 신호 분리 장치
Cornelis et al. Reduced-bandwidth multi-channel Wiener filter based binaural noise reduction and localization cue preservation in binaural hearing aids
Aroudi et al. Cognitive-driven convolutional beamforming using EEG-based auditory attention decoding
Campbell et al. Speech enhancement using sub-band adaptive Griffiths–Jim signal processing
EP1343351A1 (en) A method and an apparatus for enhancing received desired sound signals from a desired sound source and of suppressing undesired sound signals from undesired sound sources
Puder Adaptive signal processing for interference cancellation in hearing aids
D'Olne et al. Model-based beamforming for wearable microphone arrays
Kuo et al. Principle and applications of asymmetric crosstalk-resistant adaptive noise canceler
Fancourt et al. The generalized sidelobe decorrelator
US11812224B2 (en) Hearing device comprising a delayless adaptive filter

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application