KR20020056957A

KR20020056957A - 통신 시스템에서 음향 배경 잡음을 억제하기 위한 방법 및장치

Info

Publication number: KR20020056957A
Application number: KR1020027007102A
Authority: KR
Inventors: 라마바드란텐카시브이; 애쉬리제임스피
Original assignee: 비센트 비.인그라시아, 알크 엠 아헨; 모토로라 인코포레이티드
Priority date: 1999-12-03
Filing date: 2000-11-30
Publication date: 2002-07-10
Also published as: JP2003517761A; EP1238479A1; WO2001041334A1; EP1238479A4; BR0016127A

Abstract

본 발명은 통신 시스템에서 음향 배경 잡음을 억제하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 작용하는 신호-대-잡음 비(SNR) 레벨이 SNR 레벨 추정기(295)에 의해 채널 에너지(293) 및 배경 잡음 에너지(294) 값들로부터 확실하게 평가된다. 최소 이득 인자 및 이득 슬로프가 작용하는 SNR 레벨에 의존하도록 적응되어 있다(290). 이러한 적응된 값들 및 채널 SNR을 사용하여, 채널 이득이 선택된다(233). 채널 SNR이 임의의 임계값 아래일 경우, 그 채널은 완전 잡음류(completely noise-like)이고, 선택된 이득 인자는 그 채널이 최대로 감소되기 위해서 최소가 된다. 채널 SNR이 아주 높은 경우, 그 선택된 채널 이득은 0dB이다. 채널 SNR의 중간 값들에 대해, 선택된 이득 인자는 최소 및 0dB 사이에 놓여있다.

Description

통신 시스템에서 음향 배경 잡음을 억제하기 위한 방법 및 장치{Method and apparatus for suppressing acoustic background noise in a communication system}

발명 배경

통신 시스템에서의 잡음 억제 기술들은 잘 알려져 있다. 잡음 억제 기술의 목적은 유저에게 제시되는 코딩된 스피치 신호의 총괄적인 질이 개선되도록 스피치 코딩동안 배경 잡음의 양을 감소시키기 위한 것이다. 스피치 코딩을 구현하는 통신 시스템들은 보이스 메일 시스템들, 셀룰러 무선전화 시스템들, 트렁크된 통신 시스템들(trunked communication systems), 항공 통신 시스템들 등을 포함하지만, 이에 제한되는 것은 아니다.

셀룰러 무선 전화 시스템들에서 구현되는 하나의 잡음 억제 기술은 스펙트럼 서브트랙션(spectral subtraction)이다. 이러한 기술에서, 오디오 입력은 적절한 스펙트럼 분할기(spectral divider)에 의해 개별 스펙트럼 대역들(채널들)로 분할되고, 이어서 그 개별 스펙트럼 채널들은 각 채널의 잡음 에너지 콘텐트에 따라서 감쇠된다. 그 스펙트럼 서브트랙션 접근법은 각 채널 내에서 스피치의 신호-대-잡음 비(채널 SNR)를 발생시키기 위해 배경 잡음 전력 스펙트럼 밀도의 추정을 이용하며, 이는 다음에 각 개별 채널에 대한 이득 인자를 계산하는데 사용된다. 이어서 그 이득 인자는 각각의 개별 스펙트럼 채널들에 대한 채널 이득을 변경하기 위해서 입력으로서 사용된다. 이어서 그 채널들은 잡음 억제된 출력 파형을 생성하기 위해서 재결합된다. 빌무어(Vilmur)의 미국 특허 제 4,811,404 호 및 애쉴리(Ashley)의 미국 특허 제 5,659,622 호 둘 모두 본 출원의 양수인에게 양도되었으며, 둘 모두 본 명세서에 참조로서 포함되고, 각각은 통신 시스템에서 음향 배경 잡음을 억제하기 위한 방법 및 장치를 기재하고 있다. 아날로그 셀룰러 무선 전화 시스템에서 구현되는 스펙트럼 서브트랙션 접근법의 일례가 빌무어에게 양도된 미국 특허 제 4,811,404 호에서 발견된다.

미국 특허 제 4,811,404 호에 의해 예시된 바와 같은 종래 기술에서, 임의의 채널에 대해 적용된 최소 이득(또는 최대 감쇠) 인자는 일정한 값으로 고정된다. 완전 잡음류(completely noise-like)(낮은 SNR 값들)라고 여겨지는 채널이 최대로 감쇠되도록 이러한 최소 이득 인자에 할당된다. 다른 한편으로, 완전 보이스류(completely voice-like)(높은 SNR 값들)라고 여겨지는 채널이 전혀 감쇠되지 않도록 1.0(0dB)의 이득 인자에 할당될 것이다. 다소 보이스류(somewhat voice-like)(중간 SNR 값들)인 채널이 최소값과 1.0 사이의 이득 인자에 할당될 것이다. 최소 이득 인자의 선택은 다음 두개의 상반되는 요구조건들에 기초한다 : 1)최소 이득 인자는 배경 잡음이 충분히 감쇠되어 잡음-억제 스피치를 보다 듣기에 좋게 되도록 충분히 낮아야 한다. 2) 최소 이득 인자는 약한 스피치 사운드들이 어떤 고의는 아니지만 피할 수 없는 억제가 스피치 명료도(intelligibility)에 대해 심각한 열화(degradation)를 초래하지 않도록 충분히 높아야 한다. 최소 이득 인자 값에 대한 통상적인 선택이 0.2239(-13dB)이다.

전체 스피치 신호 전력 대 배경 잡음 전력의 비, 즉, SNR이 예를 들어 15dB 이상으로 상당히 높은 경우, 고정된 최소 이득 인자 값을 갖는 상기 접근법이 상당히 잘 작용(work)한다. 그러나, 최근에 무선 전화의 사용이 너무 광범위해지고 있어서 음향적으로 보다 거친 환경들에서 잡음 억제기 성능에 대한 요구들이 점점 증가하고 있다. 예를 들어, 차량내 핸즈프리(in-vehicle hands-free) 응용들뿐만 아니라 공항들 및 기차 정거장들과 같은 위치들도 급속히 무선 전화에 대한 통상의 동작 환경이 되고 있다. 그 영향은 일반적으로 예상되는 신호-대-잡음 비들(SNR's)이 더 나빠지고, 종래 기술의 잡음 억제 기술이 이러한 보다 거친 동작 환경들에 대처하도록 설계되지 않았다는 것이다.

그러므로, 이러한 보다 거친 환경들에서 보다 높은 질을 제공하는 통신 시스템에서의 사용을 위한 보다 강인한 잡음 억제 시스템에 대한 필요성이 존재한다.

발명 분야

본 발명은 일반적으로 잡음 억제에 관한 것이고, 특히 통신 시스템에서 잡음 억제에 관한 것이다.

도 1은 통신 시스템에서의 사용을 위한 스피치 코더의 일반적인 블록 다이어그램을 도시한 도면.

도 2는 본 발명에 따른 잡음 억제 통신 시스템의 일반적인 블록 다이어그램을 도시한 도면.

도 3은 채널 SNR(dB) 및 채널 이득 인자(dB) 간의 일반적인 관계를 도시한 도면.

발명의 개요

본 발명은 통신 시스템에서의 음향 배경 잡음을 억제하기 위한 방법을 제공하며, 그 방법은 신호-대-잡음 비 추정을 생성하기 위해 입력 신호의 신호 성분 및 잡음 성분을 추정하는 단계와, 적어도 신호-대-잡음 비 추정에 기초하여 최대 잡음 감쇠 인자를 결정하는 단계와, 적어도 최소 잡음 감쇠 인자에 기초하여 이득 함수를 발생시키는 단계와, 통신 시스템에서 사용하기 위한 잡음 억제된 신호를 생성하기 위해 입력 신호에 이득 함수를 적용시키는 단계를 포함한다.

바람직한 실시예의 상세한 설명

통신 시스템에서 구현되는 잡음 억제 시스템이 낮은 신호-대-잡음 비(SNR) 조건들 동안, 개선된 레벨의 질을 제공하고, 그에 의해 잡음 억제가 유용한 SNR 범위를 확장한다. 도 2에 도시되어 있는 바와 같이, 그 잡음 억제 시스템(109)은 특히, 동작 SNR 레벨에 따른 최소 이득 인자 값을 적응시키는 적응 블록(adaptation block)(290)을 포함한다. SNR 레벨이 떨어질 때, 최소 이득 인자 값이 증가된다. 이것이 배경 잡음 감쇠를 감소시키는 효과를 가질지라도, 낮은 SNR 상황에서 검출하기 어려운 약한 스피치 사운드들이 억제되므로, 보다 높은 명료도 및 전체 질의개선을 유도한다. 적응 블록(290)에 대한 입력으로서 역할을 하는 동작 SNR 레벨(292)은 SNR 레벨 추정기(295)에 의해 채널 에너지(293) 및 배경 잡음 에너지(294) 값들로부터 확실하게 평가된다.

채널 이득 계산기(233)는 채널 SNR에 기초하여 각 채널에 인가될 이득 인자를 계산한다. 그것은 두개의 파라미터들, 즉, MIN_GAIN(dB) 및 GAIN_SLOPE(dB/dB)를 사용한다. 도 3을 참조하면, 채널 이득 계산기(233)의 동작은 다음과 같이 설명될 수 있다. 채널 SNR(dB)이 임의의 임계치(CH_SNR_THLD) 아래일 경우, 즉, 그 채널이 완전 잡음류(noise-like)일 경우, 선택된 이득 인자는 그 채널이 최대로 감쇠되도록 최소, 즉, MIN_GAIN이 된다. 다른 한편으로, 그 채널 SNR이 상당히 높은 경우, 즉, 그 채널이 거의 보이스류인 경우, 선택된 채널 이득은 그 채널이 전혀 감쇠되지 않도록 0dB(즉, 선형 스케일로 1.0)이 된다. 채널 SNR의 중간 값들에 대해, 즉, 그 채널이 부분적으로 보이스되는 경우, 선택된 이득 인자는 MIN_GAIN과 0dB 사이에 있게 된다. 그 채널 이득 계산(dB 단위로)은 다음과 같이 표현될 수 있다.

ch_gain = MIN_GAIN + GAIN_SLOPE * (ch_snr - CH_SNR_THLD); (1)

if (ch_gain < MIN_GAIN), ch_gain = MIN_GAIN; (2)

if (ch_gain > 0), ch_gain = 0; (3)

채널 이득 계산에 사용되는 다른 파라미터들에 대한 통상적인 값들은: MIN_GAIN = -13dB, GAIN_SLOPE = 0.39, 및 CH_SNR_THLD = 2.25dB이다.

스피치 신호 전력 대 배경 잡음 전력 비(SNR)가 상당히 높은 경우, 즉, 15dB 이상인 경우, 채널 이득 인자들을 계산하기 위한 위 접근법은 잘 작용한다. 이러한경우, 스피치와 잡음 간에 보다 명백한 분리가 있다. 배경 잡음은 강하게 감쇠되며(-MIN_GAIN dB로), 그 강한 스피치 사운드들은 실질적으로 감쇠되지 않고, 약한 스피치 사운드들(주로 잡음 채널들)이 약간 감쇠된다. 배경 잡음이 억제되고, 스피치 명료도에 어떠한 심각한 열화도 없기 때문에 스피치 품질(speech quality)이 개선된다.

그러나, 잡음 억제기(109)가 보다 낮은 SNR 레벨들에서 수행되도록 요구될 경우, 이득 인자들을 계산하기 위한 위 접근법은 만족스럽지 못한 것으로 드러났다. 보다 낮은 SNR 레벨들에서, 스피치와 잡음 간의 분리는 특히 약한 스피치 사운드들에 대해 불명확하다. 결과적으로, 그러한 사운드들은 감쇠되어 명료도의 손실을 초래한다. 비록 배경 잡음이 감쇠될지라도, 명료도의 손실은 전체 스피치 품질의 열화를 초래한다.

낮은 SNR 레벨들에서 잡음 억제기 성능을 개선시키기 위해, MIN_GAIN 및 GAIN_SLOPE의 값들은 약한 스피치 사운드들이 그 만큼 감쇠되지 않도록 조정된다. 예를 들어, MIN_GAIN의 값이 -13dB에서 -10dB로 증가되었다고 가정하자. 비록, 배경 잡음이 이후 그 만큼 감쇠되었을지라도, 약한 스피치 사운드들의 감쇠(attenuation) 및 대응하는 명료도의 손실이 거의 없다. 이것은 스피치 품질의 전체적인 개선을 초래한다. 그러나, 그 변화된 파라미터 값들은 보다 높은 SNR 레벨들에 대해 최적이 아니다. 그러므로, 제안되는 해결책은 동작 SNR 레벨을 확실하게 추정하는 것이고, 그 추정된 SNR 레벨에 따라서 파라미터들의 값(MIN_GAIN 및 GAIN_SLOPE)을 적응시키는 것이다. 이러한 해결책은 잡음 억제기(109)가 SNR 레벨들의 보다 넓은 범위에 걸쳐 만족스럽게 잘 수행하도록 한다.

위에서 제안된 해결책의 구현이 아래에 기재된다. SNR 레벨을 추정하기 위해, 스피치 에너지 및 잡음 에너지는 dB 단위로 개별적으로 추정되고, 둘 사이의 차이점이 취해진다. dB 단위의 스피치 에너지는 보이스된 프레임들의 피크 채널 에너지(dB)의 샘플들의 필터링된 버전이다. 단지 보이스된 프레임들 및 피크 채널 에너지가 사용될 것을 요구함으로써, 스피치 에너지 추정에 대한 배경 잡음의 영향은 최소화된다. dB 단위의 잡음 에너지는 잡음-온니 프레임들(noise-only frames)의 모든 채널들에서 전체 잡음 에너지의 샘플들의 필터링된 버전이다. 채널 에너지들이 잡음 에너지들뿐만 아니라 스피치를 추정하는데 사용되기 전에, 채널 에너지들에 대한 프리엠퍼시스(pre-emphasis) 필터링의 영향이 쉐이프 테이블로부터 미리 계산된(pre-computed) 계수들을 사용함으로써 제거된다. 쉐이프 테이블 계수들은 프리엠퍼시스 필터의 역제곱 크기 스펙트럼(inverse squared magnitude spectrum)으로부터 계산된다.

그 구현을 기재하는데 사용되는 다른 변수들 및 파라미터들이 아래에 리스트된다.

μ1, μ2, δ, ε - 필터 계수들

σ, Φ - 비례 상수들

ch_enrg(ⅰ) - 채널 에너지 즉, ⅰ번째 주파수 채널에서의 평균 에너지를 저장하는 부동 변수(float variable)

first - 제 1 프레임에 대해서만 사실인 정적 불린 변수(static booleanvariable)

frame_count - 프레임 넘버를 나타내는 정적 정수 변수(static integer variable)

fupdate_flag - update_flag를 치환하고, 배경 잡음 에너지 추정의 업데이트를 강요하는 불린 변수

gain_slope - 채널 이득 인자들의 계산에 사용되는, 이득 슬로프 값을 저장하는 부동 변수

i - 인덱스로서 사용되는 정수 변수

min_gain - 채널 이득 인자들의 계산에 사용되는 최소 이득 값 샘플들의 필터링된 값 을 저장하는 정적 부동 변수(static float variable)

min_gain_raw - SNR 레벨의 함수로서 계산되는 최소 이득 값 샘플을 저장하는 부동 변수

noise_enrg_dB - dB 단위로 잡음 에너지 샘플을 저장하는 부동 변수

noise_enrg_dB_filt - dB 단위로 잡음 에너지 샘플들의 필터링된 버전을 저장하는 정적 부동 변수

shape_table(i) - i번째 쉐이프 테이블 엔트리를 저장하는 부동 변수

snr - dB 단위로 SNR 레벨의 추정된 값을 저장하는 부동 변수

spch_enrg_dB - dB 단위로 스피치 에너지 샘플을 저장하는 부동 변수

spch_enrg_dB_filt - dB 단위로 스피치 에너지 샘플들의 필터링된 버전을 저장하는 정적 부동 변수

update_flag - 현재 프레임이 잡음-온니(noise-only)이어서, 배경 잡음 에너지 추정이 업데이트 될 수 있음을 나타내는 불린 변수

vm_sum - 다른 채널들의 보이스 메트릭들(voice metrics)의 합을 저장하는 정수 변수

GAIN_SLOPE_HIGH - 이득 슬로프의 가장 높은 값에 대한 파라미터

INIT_FRAMES - 잡음-온니 프레임들로 알려져 있는 초기 프레임들의 수를 나타내는 파라미터

INIT_NOISE_ENRG_DB - dB 단위의 초기 잡음 에너지 값에 대한 파라미터

INIT_SPCH_ENRG_DB - dB 단위의 초기 스피치 에너지 값에 대한 파라미터

MIN_GAIN_HIGH - 최소 이득의 가장 높은 값에 대한 파라미터

MIN_GAIN_LOW - 최소 이득의 가장 낮은 값에 대한 파라미터

NUM_CHAN - 채널들의 수를 나타내는 파라미터

SNR_THLD - SNR 임계치로서 역할을 하는 파라미터. 이 값보다 큰 SNR을 갖는 프레임에 최소 이득, 즉, MIN_GAIN_LOW의 가장 낮은 값이 할당될 수 있다.

VM_SUM_THLD - 보이스 메트릭 합 임계치로서 역할을 하는 파라미터. 이것보다 높은 보이스 메트릭 합을 갖는 프레임이 현저히 보이스되도록 고려된다.

필터링된 스피치 에너지를 추정하는데 포함되는 단계들이 아래에 도시된다. 제 1 단계는 몇가지 적당한 값으로 필터링된 스피치 에너지 추정을 개시하는 것이다:

if ((frame_count <= INIT_FRAMES)||(fupdate_flag == TRUE))

spch_enrg_dB_filt = INIT_SPCH_ENRG_DB; (4)

다음 단계는 스피치 메트릭 합이 선택전의 임계치를 초과하는 지의 여부를 결정함으로써 현재 프레임이 보이스되는 지를 검출하는 것이다. 그렇다면, 피크 채널 에너지를 얻고, 필터링된 스피치 에너지 추정을 획득할 시 그것을 샘플로서 사용한다.

if (vm_sum > VM_SUM_THLD)

{

spch_enrg_dB = 10 * log10(maximum of [ch_enrg(i) * shape_table

(i)], i = 1, 2, ... , NUM_CHAN); (5)

if (spch_enrg_dB > spch_enrg_dB_filt)

{

spch_enrg_dB_filt = μ1 * spch_enrg_dB_filt + (1-μ1) *

spch_enrg_dB; (6)

}

else

{

spch_enrg_dB_filt = μ2 * spch_enrg_dB_filt + (1-μ2) *

spch_enrg_dB; (7)

}

사용된 필터들은 간단한 리키 적분기(simple leaky integrator)들(또는 1차 자동 귀환(first order auto-regressive))이고, 다른 적분 상수들은 스피치 에너지가 증가하는지의 여부에 따라서 사용됨을 주목하라. 그 스피치 에너지가 증가하는 경우, 적분은 빠르게 되고, 그렇지 않으면, 느리게 된다. 이것은 필터링된 추정이 보다 매끄럽고, 낮은 SNR 상황들에서 보다 확실한 피크 스피치 에너지를 트래킹(track)함을 보장한다. 현재 프레임이 보이스된 프레임이 아닐 경우, 그 필터링된 스피치 에너지 추정이 이전 값으로부터 변화되지 않은채 남게된다.

필터링된 잡음 에너지를 추정할 때 포함되는 단계들이 아래에 도시된다. 제 1 단계는 몇가지 적절한 값으로 필터링된 잡음 에너지 추정을 개시하는 것이다.

if ((first == TRUE)||(fupdate_flag == TRUE))

noise_enrg_dB_filt = INIT_NOISE_ENRG_DB; (8)

다음 단계는 update_flag에 의한 잡음-온니 프레임인 지를 검출하고, 필터링된 잡음 에너지 추정을 획득할 시 샘플로서 사용되도록 전체 잡음 에너지를 얻는 것이다.

if (update_flag == TRUE)

{

noise_enrg_dB = 10 * log10(sum of [ch_enrg(i) * shape_table(i)],

i = 1, 2, ..., UNM_CHAN); (9)

noise_enrg_dB_filt = δ * noise_enrg_dB_filt + (1-δ) *

noise_enrg_dB; (10)

}

사용된 필터는 간단한 리키 적분기(또는 1차 자동 귀환 필터)이고, 적분 상수는 δ임을 주목하라. 현재 프레임이 잡음-온니 프레임이 아닌 경우, 그 필터링된 잡음 에너지 추정은 이전 값으로부터 변화되지 않은채 남아 있다.

dB 단위의 현재 프레임에 대한 SNR 레벨은 다음으로서 얻어진다.

snr = spch_enrg_dB-filt - noise_enrg_dB_filt (11)

SNR 레벨에 따라서, 파라미터들(min_gain 및 gain_slope)은 다음과 같이 선택된다. 먼저, 최소 이득의 원 값(raw value)이 SNR 레벨로부터 계산되고, MIN_GAIN_LOW 및 MIN_GAIN_HIGH에 의해 정의되는 제한들(limits) 내에 있도록 바운딩된다(bounded).

min_gain_raw = MIN_GAIN_LOW + σ * (SNR_THLD - snr)(12)

if (min_gain_raw < MIN_GAIN_LOW),

min_gain_raw = MIN_GAIN_LOW;(13)

if (min_gain_raw > MIN_GAIN_HIGH),

min_gain_raw = MIN_GAIN_HIGH;(14)

다음, 그 원 값은 min_gain 값의 갑작스런 변동을 피하기 위해 필터링된다.

if (first == TRUE)

{

min_gain = min_gain_raw;(15)

}

else

{

min_gain = ε * min_gain + (1-ε) * min_gain_raw;(16)

}

이어서, gain_slope의 값은 다음과 같이 계산된다.

gain_slope = GAIN_SLOPE_HIGH + Φ * (MIN_GAIN_LOW - min_gain);(17)

min_gain 및 gain_slope에 의존하는 SNR 레벨은 MIN_GAIN 및 GAIN_SLOPE가 min_gain 및 gain_slope로 각각 대체되는 (1), (2), (3)을 사용하여 다른 채널들에 대해 이득 인자들의 계산에 사용된다.

Claims

통신 시스템에서의 음향 배경 잡음을 억제하기 위한 방법에 있어서,

상기 방법은,

신호-대-잡음 비 추정을 생성하기 위해 입력 신호의 신호 성분 및 잡음 성분을 추정하는 단계와,

적어도 상기 신호-대-잡음 비(signal-to-noise ratio) 추정에 기초하여 최대 잡음 감쇠 인자(maximum noise attenuation factor)를 결정하는 단계와,

적어도 상기 최대 잡음 감쇠 인자에 기초하여 이득 함수를 발생시키는 단계, 및

상기 통신 시스템에서 사용하기 위한 잡음 억제된 신호를 생성하기 위해 상기 입력 신호에 상기 이득 함수를 인가하는 단계를 포함하는, 음향 배경 잡음 억제 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 신호 성분은 스피치 성분인, 음향 배경 잡음 억제 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 최대 잡음 감쇠 인자는 최소 이득인, 음향 배경 잡음 억제 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 이득 함수는 적어도 하나의 채널에 대한 이득인, 음향 배경 잡음 억제 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 입력 신호의 상기 신호 성분은 필터링된 피크 채널 에너지에 기초하여 추정되는, 음향 배경 잡음 억제 방법.
제 5 항에 있어서,

상기 필터링된 피크 채널 에너지는 상기 입력 신호가 강한 신호 콘텐트를 나타내는 주기들 동안 업데이트되는, 음향 배경 잡음 억제 방법.
제 5 항에 있어서,

상기 필터링된 피크 채널 에너지는 프리엠퍼시스(pre-emphasis) 이득이 보상된 최대 채널 에너지로 구성되는, 음향 배경 잡음 억제 방법.
제 7 항에 있어서,

상기 최대 채널 에너지는 쉐이프 테이블(shape table)을 사용하여 프리엠퍼시스 이득이 보상되는, 음향 배경 잡음 억제 방법.
통신 시스템에서의 음향 배경 잡음을 억제하기 위한 장치에 있어서,

신호-대-잡음 비 추정을 생성하기 위해 입력 신호의 신호 성분 및 잡음 성분을 추정하기 위한 신호-대-잡음 레벨 추정기와,

적어도 상기 신호-대-잡음 추정에 기초하여 최대 잡음 감쇠 인자 및 이득 슬로프(gain slope)를 결정하기 위한 적응 블록(adaptation block), 및

상기 통신 시스템에서 사용하기 위한 잡음 억제된 신호를 생성하기 위해 상기 입력 신호에 인가될 이득 인자를 계산하기 위한 이득 계산기를 포함하는, 음향 배경 잡음 억제 장치.
제 21 항에 있어서,

상기 신호-대-잡음 레벨 추정기는 상기 입력 신호의 상기 신호 및 잡음 성분들을 추정하기 위해 채널 에너지 값들 및 배경 잡음 에너지 값들을 사용하는, 음향 배경 잡음 억제 장치.