KR20040075771A - 윈드 노이즈를 억제하는 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 음향 데이터에서 협대역 신호를 보존하면서 윈드 노이즈를 선택적으로 억제시키는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 하나 또는 수개의 마이크로부터의 소리는 2진 데이터로 디지털화된다. 이 데이터에 시간 주파수 변환을 적용하여 일련의 스펙트럼을 발생한다. 이 스펙트럼은 윈드 노이즈 및 협대역 신호의 존재를 검출하기 위해 분석된다. 윈드 노이즈는 협대역 신호를 보존하는 동안에 선택적으로 억제된다. 그 협대역 신호가 윈드 노이즈에 의해 방해되는 경우에, 그 협대역 신호는 시간과 주파수를 통하여 보간된다. 그 후에, 시계열은 청취될 수 있는 신호 스펙트럼 평가로부터 합성된다. 본 발명은 복수의 마이크 및 풍속의 독립적인 측정을 필요로하는 종래 기술의 한계를 극복한다. 이러한 적용에 의해 윈드 노이즈로 인하여 심각하게 음질이 떨어진 데이터로부터 양질의 음성을 발생시킨다.

Description

윈드 노이즈를 억제하는 시스템{SYSTEM FOR SUPPRESSING WIND NOISE}
본원은 2003년 2월 21일에 출원된 미국 가특허 출원 번호 제60/449, 511호의우선권의 이익을 주장하는 것이다.
본 발명은 음향 분야에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 말하면 윈드 노이즈를 억제하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
바람 또는 강한 기류 속에서 마이크를 이용할 때, 또는 스피커의 울림이 직접 마이크를 때리는 경우에, 독특한 충격 저주파 퍼핑음(puffing sound)이 마이크에서 풍압 파동에 의해 유발될 수 있다. 이 퍼핑음은 음향 신호의 음질을 심각하게 떨어뜨릴 수 있다. 이 문제를 해결하는 대부분의 해법들은 마이크 주위에 유선형 구조, 개방 셀 폼(open cell foam), 곡면판(shell) 등의 물리적인 장벽을 바람에 대향하기 위해 이용한다. 이러한 물리적인 장벽은 반드시 실용적이거나 실제로 쓸 수 있는 것은 아니다. 그 물리적인 장벽을 이용하는 방법은 또한 고속 풍속에서 적용하지 못한다. 이러한 이유 때문에, 종래 기술에서는 윈드 노이즈를 전자적으로 억제하는 방법을 포함한다.
예를 들면, 미국 버지니아주 노어폴드에서 1998년 10월 13일에 개최된 미국 음향 학회의 136회 회의에서 Shust 및 Roger은 "옥외 마이크 윈드 노이즈"란 제목의 논문(2pSPb3)에서 열선 유속계(hotwire anemometer)를 이용하여 마이크 근처의 윈드 노이즈 레벨을 예측하는 로컬 풍속 측정 방법을 발표했다. 이러한 열선 유속계의 필요성은 그 발명의 적용을 제한한다. 2개의 특허, 즉 1996년 10월 22일에 등록된 미국 특허 제5,568,559호 및 1997년 12월 23일에 등록된 미국 특허 제5,146,539호는 통상 1개의 마이크의 경우에는 이용될 수 없고, 2개의 마이크를 이용하여 레코딩하는 것이 필요하다.
이들 종래의 발명은 특정 하드웨어의 이용을 필요로 하기 때문에, 그들의 적용범위가 심각하게 제한되고, 비용이 상승된다. 따라서, 윈드 노이즈가 나타날 때, 특정 하드웨어 없이도 신호를 보존하면서, 음향 데이터를 분석하여, 윈드 노이즈를 선택적으로 억제시키는 것이 이로울 것이다.
본 발명은 음향 데이터의 윈드 노이즈를 분석-합성에 의해 억제하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 그 입력 신호는 인간의 음성을 나타낼 수 있지만, 본 발명을 이용하여 음악 또는 기계류 등의 임의 종류의 협대역 음향 데이터를 강화시킬 수 있다는 것을 인식해야 한다. 그 음향 데이터는 단일 마이크로부터 발생할 수 있지만, 마찬가지로 수개의 마이크를 단일 처리 채널에 결합["빔포밍 (beamforming)"으로 알려진 프로세스]한 출력이 될 수도 있다. 본 발명은 또한 수개의 마이크를 설치한 경우에 추가 정보를 이용할 수 있는 이점을 가진 방법도 제공한다.
본 발명의 바람직한 실시예는 다음과 같이 음향 데이터의 윈드 노이즈를 감쇄시키는 것이다. 마이크로부터 입력된 소리는 2진 데이터로 디지털화된다. 그 후에, 2진 데이터에 시간 주파수 변환(단시간 퓨리에 변환 등)을 적용하여 일련의 주파수 스펙트럼을 발생시킨다. 그 다음, 그 주파수 스펙트럼을 분석하여 음성, 음악 또는 기계 등의 협대역 신호와 윈드 노이즈를 검출한다. 윈드 노이즈가 검출되면, 그 윈드 노이즈는 선택적으로 억제된다. 그 후에, 윈드 노이즈에 의해 협대역 신호가 방해되는 적소에서, 그 협대역 신호는 외삽법(extrapolation)에 의해 시간과 주파수로 복구된다. 최종적으로, 청취될 수 있게 시계열(time series)이 된다. 본 발명의 다른 실시예에 따른 시스템은 시간 주파수 변환을 수행한 후에 모든 저주파 광대역 잡음을 억제하고, 그 다음에 신호를 합성한다.
본 발명은 다음과 같은 이점이 있다. 즉, 분석을 수행하는 컴퓨터 이외에 다른 특별한 하드웨어가 필요없다는 것이다. 단일 마이크로부터 데이터를 제공하는 것은 필수적이지만, 수개의 마이크가 이용가능한 경우에도 데이터를 제공할 수 있다. 그 결과, 시계열은 시끄러운 윈드 퍼핑 잡음이 근접 상수 저레벨 잡음 및 신호로 대체되기 때문에 청취의 느낌이 좋다.
본 발명의 복수의 실시예의 세부 사항이 첨부 도면 및 이후의 상세한 설명에 개시된다. 본 발명의 기타 특징, 목적 및 이점들은 상세한 설명, 도면 및 청구 범위로부터 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명의 윈드 노이즈 감쇄 방법을 구현하는 데 적합한 프로그램 가능한 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예의 흐름도이다.
도 3은 음향 데이터의 단채널에 대하여 신호를 분석하는 기본 원리를 도시한다.
도 4는 복수의 마이크의 신호를 분석하는 기본 원리를 도시한다.
도 5a는 신호 분석기의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따라 신호 특징들이 신호 분석에 이용되는 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 6a는 윈드 노이즈 검출의 기본 원리를 도시한다.
도 6b는 윈드 노이즈 검출에 포함된 단계들을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 윈드 노이즈 감쇄의 기본 원리를 도시한다.
본 발명에는 윈드 노이즈를 억제하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램이 설명된다. 이후의 상세한 설명에는, 본 발명을 보다 상세하게 설명하기 위하여 다수의 특성 세부 사항들이 개시된다. 그러나, 당업자라면 이러한 특정 세부 사항없이도 본 발명이 실시될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 다른 예로서, 널리 공지된 세부 사항들은 본 발명을 명확하게 하기 위하여 제공되지 않았다.
동작 환경의 개요
도 1은 본 발명의 윈드 노이즈 감쇄 시스템을 구현하는 데 이용될 수 있는 프로그램 가능한 프로세싱 시스템의 블록도를 도시한다. 음향 신호는 복수의 트랜듀서 마이크(10)로 수신될 수 있지만, 그 마이크의 수는 단 하나의 마이크처럼 적을 수도 있다. 트랜듀서 마이크는 음향 신호를 나타내는 해당 전기 신호를 발생시킨다. 그 트랜듀서 마이크(10)로부터 발생된 신호들은 아날로그 대 디지털 변환기 (14)를 이용하여 디지털식으로 변환되기 전에 관련 증폭기(12)에 의해 바람직하게 증폭된다. 아날로그 대 디지털 변환기(14)의 출력은 본 발명의 윈드 감쇄 방법을 적용하는 프로세싱 시스템(16)에 제공된다. 이 프로세싱 시스템은 CPU(18), ROM (20), RAM(22)(플래시 ROM 등의 기록가능한), 및 도시된 바와 같이 CPU 버스(24)에 결합되는 자기 디스크 등의 광학 스토리지 장치(26)를 포함할 수 있다.
강화 프로세스의 출력은 음성 인식 시스템 등의 기타 프로세싱 시스템에 제공되거나, 파일로 저장되거나, 청취자를 위하여 재생될 수 있다. 이 재생은 통상 디지털 대 아날로그 변환기(28) 수단에 의해 그 처리된 디지털 출력 스트림을 아날로그 신호로 변환하고, 그 아날로그 신호를 오디오 스피커(32)(예를 들면, 확성기, 헤드폰 또는 이어폰)를 구동하는 출력 증폭기(30)를 이용하여 증폭시킴으로써 수행된다.
시스템의 기능 개요
본 발명의 잡음 억제 시스템의 일 실시예는 다음과 같은 부품들로 구성된다. 이 부품은 프로세싱 소프트웨어, 하드웨어 프로세서 또는 이들을 결합하여 도 1에 기재된 바와 같은 신호 처리 시스템으로 구현될 수 있다. 도 2는 그 부품들을 함께 동작시켜 태스크 윈드 노이즈 억제를 수행하는 방법을 기술한다.
본 발명의 제1 기능 부품은 시계열 신호의 시간 주파수 변환이다.
본 발명의 제2 기능 부품은 배경 잡음 평가이며, 이 평가는 연속적으로 또는 천천히 변하는 배경 잡음을 평가하는 수단을 제공한다. 이 동적 배경 잡음 평가는 연속 배경 잡음만을 평가한다. 바람직한 실시예에 있어서, 파워 검출기는 복수의 주파수 대역마다 동작한다. 그 데이터의 잡음 부분만을 이용하여 데시벨(㏈)로 그 잡음의 평균을 산출한다.
동적 배경 잡음 평가는 제3 기능 부품, 즉, 과도 검출(transient detection)과 밀접하게 동작한다. 바람직하게, 파워가 주파수 대역에 지정된 수 이상의 데시벨(통상 6 내지 12 ㏈)만큼 위의 잡음 평균을 초과하는 경우에, 그 해당하는 시간 기간은 과도 상태를 포함하기 때문에 플래그(flag)되며, 연속 배경 잡음 스펙트럼을 평가하는 데는 이용되지 않는다.
제4 기능 부품은 윈드 노이즈 검출기이다. 이것은 스펙트럼 영역에서 윈드 버펫(wind buffet)의 통상적인 패턴과 이들 패턴이 시간에 따라 어떻게 변하는지를 조사한다. 이들 부품은 후속 단계들을 적용할지 여부를 결정하는 데 도움을 준다. 윈드 버펫이 검출되지 않으면, 후속 부품들은 선택적으로 생략될 수 있다.
제5 기능 부품은 신호 분석이며, 이 분석에 의해 신호와 잡음사이를 판별하고, 그 신호를 저장한 후에 나중에 복구하기 위해서 신호의 태그를 행한다.
제6 기능 부품은 윈드 노이즈 감쇄이다. 이 부품은 윈드 노이즈에 의해 지배되는 스펙트럼 부분들을 선택적으로 감쇄시키고, 그 윈드 노이즈에 의해 방해를 받았던 신호가 있다면, 그 신호를 복구한다.
제7 기능 부품은 시계열 합성이다. 출력 신호는 사람 또는 기계에 의해 청취될 수 있도록 합성된다.
이들 부품의 보다 상세한 설명은 도 2 내지 도 7과 함께 제공된다.
윈드 억제 개요
도 2는 본 발명의 구성 요소들을 이용하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 도 2에 도시된 방법은 윈드 노이즈에 의해 손상되는 인입 음향 신호를 강화하는데 이용되며, 그 인입 음향 신호는 도 1의 아날로그 대 디지털 변환기(14)의 출력으로 발생된 복수의 데이터 샘플로 이루어진다. 이 방법은 시작 상태에서 시작한다(단계 202). 그 인입 데이터 스트림(예를 들면, 이전에 발생된 음향 데이터 파일 또는 디지털화 라이브 음향 신호)은 컴퓨터 메모리에서 샘플의 집합(단계 204)으로서 판독된다. 바람직한 실시예에 있어서, 본 발명은 통상적으로 연속 음향 데이터 스트림의 부분을 나타내는 데이터의 "이동 윈도우(moving window)"를 강화시켜, 그 전체 데이터 스트림을 처리하는 데 적용될 것이다. 통상적으로, 강화될 음향 데이터 스트림은 원래 음향 데이터 스트림의 지속 기간에 상관없이 일정한 길이의 일련의 데이터 "버퍼"로서 표현된다. 바람직한 실시예에 있어서, 그 버퍼의 길이는 8 또는 11 ㎑에서 샘플링되는 경우에 512 데이터 포인트이다. 그 데이터 포인트의 길이는 샘플링율에 비례하는 비율로 정해진다.
현재 윈도우의 샘플들은 사전 필터링(pre-filtering), 쉐이딩(shading) 등의 적합한 조절 동작을 포함할 수 있는 시간 주파수 변환에 제공된다(단계 206). 수개의 시간 주파수 변환 중 어떤 것은 단시간 퓨리에 변환, 필더 분석의 뱅크, 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform) 등이 이용될 수 있다. 시간 주파수 변환의 결과로 처음 시계열 x(t)이 변환 데이터로 변환된다. 그 변환 데이터는 시간 주파수 표현식 X(f,i)을 포함하는 데, 여기서, t는 샘플링율 대 시계열(x)이고, f 및 i는 X의 주파수 차원과 시간 차원을 각각 나타내는 이산 변수들이다. 시간과 주파수의 함수로서 2차원 배열 X(f,i)는 이후에 "분광 스펙트럼"으로 칭해질 것이다. 이후에, 개별 대역(f)의 파워 레벨은 과도 검출(단계 210)과 결합된 배경 잡음 평가(단계 208)에 제공된다. 과도 검출은 정상적 잡음(stationary noise)에 묻힌 과도 신호의 존재를 조사하여, 그러한 과도 상태의 평가 시작 시간 및 종료 시간을 판정한다. "과도 상태"는 탐색 신호의 일예일 수 있지만, 또한 윈드에 의해 유발된 "퍼프(puffs)", 즉 윈드 노이즈의 예들이나 또는 임의 기타 임펄스 잡음일 수 있다. 배경 잡음 평가는 과도 상태 사이의 배경 잡음 변수의 평가를 갱신한다. 배경 잡음을 잡음의 연속 부분으로서 정의하고, 과도 상태를 불연속적인 부분으로서 정의하기 때문에, 이러한 2개는 각각 측정되도록 분리하는 것이 필요했다. 그 이유는 배경 평가가 과도 검출과 합력하여 동작해야 하기 때문이다.
배경 잡음 평가를 수행하는 실시예는 각각의 주파수 대역(f) 동안에 슬라이딩 윈도우에서 음향 파워의 평균을 내는 파워 검출기를 포함한다. 미리 정해진 수의 주파수 대역 내의 파워가 배경 잡음 이상의 데시벨의 특정 수(c)로 판정된 임계치를 초과하는 경우에, 그 파워 검출기는 과도 상태, 즉 다음과 같은 수학식의 경우의 출현을 선언한다.
이 수학식에서, B(f)는 대역(f)에서 평균 배경 잡음이고, c는 임계치이다. B(f)는 판정되는 배경 잡음 평가이다.
과도 신호가 검출되는 경우에, 배경 잡음 트랙킹은 중지된다. 이러한 동작은 과도 신호들이 배경 잡음 평가 프로세스를 손상시키지 않도록 하기 위하여 행할 필요가 있다. 그 파워가 다시 임계치 이하로 감소하는 경우에, 배경 잡음의 트랙킹이 다시 시작된다. 그 임계치(c)는 일 실시예에 있어서, 일부 초기 버퍼에 과도 상태가 없다고 가정하는 신호를 측정함으로써 얻어진다. 일 실시예에 있어서, c는 6 ㏈과 12㏈ 사이의 범위로 설정된다. 대안의 실시예에 있어서, 잡음 평가는 동적으로 이루어질 필요는 없고, 한번에(예를 들면, 본 발명을 구현하는 컴퓨터 실행 소프트웨어의 부트업 동안에), 또는 필히 주파수에 의존하지 않고 측정되어야 한다.
다음, 단계(212)에서, 분광 스펙트럼(X)은 윈드 노이즈의 존재에 대하여 검사된다. 이러한 검사는 윈드 노이즈의 통상적인 스펙트럼 패턴 및 이들이 시간에 따라 어떻게 변하는지를 조사하는 동작에 의해 행해진다. 이 구성 요소는 후속 단계를 적용할지 여부를 결정하는 데 도움을 줄 것이다. 윈도 잡음이 검출되지 않으면, 단계(214, 216, 218)는 생략될 수 있고, 그 프로세스는 단계(220)로 진행한다.
윈드 노이즈가 검출되는 경우에, 과도 검출기를 트리거한 변환된 데이터는 그 후에 신호 분석 기능(단계 214)에 제공된다. 이 단계에서는 중요한 신호를 검출하여 표시함으로써, 시스템이 윈드 노이즈를 감쇄시키면서 중요한 신호를 보존할 수 있게 한다. 예를 들면, 중요한 신호가 음성인 경우, 유성음 검출기가 단계 (214)에 적용된다. 이 단계는 "신호 분석"이란 제목의 섹션에서 상세하게 설명된다.
다음, 저잡음 분광 스펙트럼(C)은 윈드 노이즈에 의해 지배되는 주파수에서 X를 선택적으로 감쇄시킴으로써 발생된다(단계 216). 이 구성 요소는 신호에 의해 지배되는 것으로 탐색된 스펙트럼 부분을 보존하면서, 윈드 노이즈에 의해 지배되는 것으로 탐색된 스펙트럼 부분을 선택적으로 감쇄시킨다. 그 다음 단계, 즉 신호 복구(단계 218)는, 신호가 윈드 노이즈에 의해 차단되어지는 경우에, 그 신호를, 윈드 버펫 사이의 기간에 검출되어지는 신호 성분을 내삽법 또는 외삽법에 의해 복구한다. 윈드 노이즈 감쇄 및 신호 복구 단계들의 보다 상세한 설명은 "윈드 노이즈 감쇄 및 신호 복구"란 제목의 섹션에 제공된다.
단계(220)에서, 저잡음 출력 시계열(y)이 합성된다. 이 시계열(y)은 사람이나 자동 음성 인식 시스템 중 하나가 청취하기에 적합하다. 바람직한 실시예에 있어서, 그 시계열은 역퓨리에 변환에 의해 합성된다.
단계(222)에서, 입력 데이터 중 어떤 데이터가 처리될 상태로 남아있는지가 판정된다. 데이터가 남아 있으면, 그 전체 프로세스는 음향 데이터의 다음 샘플에 관하여 반복된다(단계 204). 데이터가 남아 있지 않으면, 프로세싱은 종료한다(단계 224). 그 최종 출력은 협대역 신호를 보존하면서 윈드 노이즈를 감소시키는 시계열이다.
일부 구성 요소들의 순서는 반대로 되거나 더욱 생략될 수 있으며, 본 발명에 의해 커버될 수 있다. 예를 들면, 일부의 실시예에 있어서, 윈드 노이즈 검출기는 배경 잡음 평가 전에 수행되거나, 그 전체적으로 생략될 수 있다.
신호 분석
신호 분석의 바람직한 실시예는 신호 채널(마이크) 시스템에서 협대역 신호와 윈드 노이즈를 구별하기 위하여 적어도 3개의 다른 특징들을 이용한다. 추가적인 4번째 특징은 복수의 마이크를 이용할 수 있는 경우에 이용될 수 있다. 그 후에, 이들 특징의 결과는 검출 판정을 위하여 결합된다. 그 특징에는 다음과 같은 것이 있다.
1) 협대역 신호의 스펙트럼의 피크는 윈드 노이즈의 피크와 달리 조화롭게 관련된다.
2) 그 신호들의 주파수는 윈드 노이즈의 보다 좁은 주파수이다.
3) 그 신호들은 윈드 노이즈보다 오랜 시간동안 지속한다.
4) 그 신호의 위치와 진폭의 변화율은 윈드 노이즈의 변화율보다 매우 작다.
5) (멀티 마이크 전용) 그 신호들은 윈드 노이즈보다 마이크 사이에 보다 강력하게 상관된다.
본 발명의 신호 분석(단계 214에서 수행)은 비주기성 윈드 노이즈와 구별하기 위하여 중요한 신호의 준주기적(quasi-periodic) 성질을 이용한다. 이것은 음성, 음악 및 모터 잡음을 포함하는 다양한 준주기적 음향 파형이 천천히 시간에 따라 변하는 진폭, 주파수 및 위상 변조 싸인파의 합으로 나타낼 수 있다는 인식에 의해 수행된다.
이 수학식에서, 싸인파 주파수는 복수의 기본 주파수(f0)이고, Ak(n)은 각 부품이 시간에 따라 변하는 진폭이다.
유성음 등의 준주기성 신호의 스펙트럼은 대응하는 고조파에서 유한 피크를 갖는다. 더욱더, 모든 피크는 주파수 대역에 균일하게 분포되고, 임의의 2개의 인접한 피크 사이의 거리는 기본 주파수에 의해 결정된다.
준주기성 신호와 반대로, 윈드 노이즈 등의 잡음과 같은 신호들은 뚜렷한 고조파 구조를 갖지 않는다. 이들 주파수 및 위상은 랜덤하고, 단시간 내에 변한다. 결과적으로, 윈드 노이즈의 스펙트럼은 간격이 불규칙적인 피크를 갖는다.
그 피크들의 고조파 성질의 고찰 이외에, 3개의 다른 특징이 이용된다. 첫째, 대부분의 경우에, 저주파 대역에서 윈드 노이즈 스펙트럼의 피크들은 잡음의 인접한 주파수 성분의 중첩 효과 때문에 협대역 신호의 스펙트럼의 피크보다 넓다. 둘째, 윈드 노이즈 스펙트럼의 인접 피크간의 거리도 또한 일정하지 않다. 최종적으로, 협대역 신호를 검출하는데 이용되는 다른 특징은 그들의 상대적인 순간 안정성이다. 협대역 신호의 스펙트럼은 통상 윈드 노이즈의 스펙트럼보다 천천히 변한다. 따라서, 피크 위치와 진폭의 변화율도 윈드 노이즈와 신호를 구별하는 특징으로서 이용된다.
신호 분석의 예
도 3은 단일 채널이 나타나는 경우에 중요한 신호와 윈드 노이즈를 구별하기 위하여 본 발명에 이용되는 기본적인 스펙트럼 특징의 일부분을 도시한다. 여기서 이러한 기법은 발견적 학습을 기초로 한다. 특히, 이러한 관찰에 기초가 되는 것은, 복수의 좁은 피크(302)를 유성음 또는 지속적인 음악의 분광 스펙트럼에서 조사할 때, 통상적으로 검출될 수 있다는 것이다. 다른 한편, 윈드 노이즈의 분광 스펙트럼에서 조사할 때, 그 피크(304)는 음성의 피크보다 넓다. 본 발명은 분광 스펙트럼의 각 피크폭과 인접 피크사이의 거리를 측정하여, 그들의 패턴에 따라 가능한 윈드 노이즈 피크 또는 가능한 고조파 피크로 분류한다. 따라서, 윈드 노이즈와 중요한 신호간의 구별이 이루어질 수 있다.
도 4는 복수의 마이크가 이용가능한 경우에 윈도 잡음과 중요한 신호를 구별하기 위하여 본 발명에 이용되는 기본 스펙트럼 특징의 일부를 도시하는 신호 다이어그램의 일예이다. 실선은 하나의 마이크로부터 발생된 신호를 나타내고, 파선은 다른 인접한 마이크로부터 발생된 신호를 나타냈다.
복수의 마이크가 있는 경우에, 그 방법은 도 3에 기술된 발견적 학습 규칙들 이외에 윈드 노이즈를 구별하는 데 추가적인 특징을 이용한다. 그 특징은 마이크 사이의 간격에 따라, 어떤 최대 위상 및 진폭 차이가 음향 신호(즉, 이 신호는 마이크 사이의 상관 관계가 높다)에 대하여 예상된다는 관찰에 기초한다. 이와 반대로, 윈드 노이즈가 마이크 맴브레인에서 혼란한 압력 파동으로 인하여 발생되기 때문에, 그 파동이 발생시키는 압력 변화는 마이크 사이에 서로 무관하다. 따라서, 다른 마이크로부터 스펙트럼 피크(402)와 대응하는 스펙트럼(404) 사이의 위상과진폭의 차이가 특정 임계치를 초과하는 경우에, 그 대응하는 피크는 거의 확실히 윈드 노이즈에 기인한다. 따라서, 그 차이는 감쇄용 라벨을 붙일 수 있다. 이와 반대로, 다른 마이크로부터 스펙트럼 피크(406)와 대응하는 스펙트럼(404)사이의 위상과 진폭의 차이가 특정 임계치 이하인 경우에, 그 대응하는 피트는 거의 확실히 음향 신호에 기인한다. 따라서, 그 차이는 보존 및 복구용으로 라벨이 붙여진다.
신호 분석 구현
도 5a는 협대역 신호 검출기가 신호를 분석하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 단계(504)에서, 스펙트럼의 다양한 특성들이 분석된다. 그 후에, 단계(506)에서, 각 신호 특성에 관한 분석에 기초하여 증거 가중치(evidence weight)가 할당된다. 최종적으로, 단계(508)에서, 모든 증거 가중치는 신호가 윈드 노이즈인지 여부를 결정하기 위하여 처리된다.
일 실시예에 있어서, 후속하는 특징 중에서 어떤 하나의 특징을 자립적으로 이용하거나 그것의 조합을 이용하여, 다음과 같은 단계(504)를 수행할 수 있다.
1) SNR ＞ T를 갖는 스펙트럼에서 모든 피크를 조사하고,
2) 그 피크들이 윈드 노이즈에서 발생하였는지 여부를 판정하는 방법으로 피크폭을 측정하며,
3) 피크간의 고조파 관계를 측정하고,
4) 현재 버퍼의 스펙트럼에서 피크와 이전 버퍼로부터의 스펙트럼을 비교하며,
5) 다른 마이크들(복수의 마이크가 이용되는 경우)로부터 제공된 스펙트럼들의 피크를 비교하는 단계.
도 5b는 협대역 신호 검출기가 일 실시예에서 협대역 신호와 윈도 잡음을 구별하기 위하여 다양한 특징들을 이용하는 방법을 도시하는 흐름도이다. 그 검출기는 시작 상태(단계 512)에서 시작하여, 단계(514)에서 스펙트럼의 모든 피크들을 검출한다. 특정 임계치(T) 이상의 신호 대 잡음비(SNR)를 갖는 스펙트럼의 모든 피크들이 태그(tage)된다. 그 후에, 단계(516)에서, 그 피크들의 폭이 측정된다. 일 실시예에 있어서, 이것은 각 측면 상의 최고점과 그 양측의 주변점 사이의 평균 차이를 취함으로써 수행된다. 엄격히 말하면, 이 방법은 피크들의 높이를 측정한다. 그러나, 높이와 폭이 관련이 있기 때문에, 피크의 높이를 측정하면 피크의 폭에 대한 더욱 효율적인 분석을 산출할 것이다. 다른 실시예에 있어서, 폭을 측정하는 알고리즘은 다음과 같다. i번째 주파수 빈(frequency bin)에서 스펙트럼 s(i)의 하나의 점을 제공하면, 다음 수학식(3,4)의 경우 및 이 수학식의 경우에만 하나의 피크가 고려된다.
더욱더, 다음 수학식(5,6)의 경우에는 피크가 유성음(즉, 중요한 신호)으로서 분류된다.
다른 방법으로, 그 피크는 잡음(예를 들면, 윈드 노이즈)으로서 분류된다. 이 수학식에 도시된 수(예를 들면, i+2, 7㏈)는 이러한 일예의 실시예이고, 기타 실시예에서 수정될 수 있다. 그 피크는 주변점보다 예리하게 높은 경우에 중요한 신호에서 발생한 피크로서 분류된다(수학식 5, 6). 이것은 중요한 신호로부터의 피크(302)가 예리하고 좁은 도 3에 도시된 예와 일치한다. 이와 반대로, 윈드 노이즈로부터의 피크(304)는 넓지만 예리하지는 않다. 위의 알고리즘은 그 차이점을 구별할 수 있다.
다시, 도 5를 참조하면, 단계(518)에서는 피크간의 고조파 관계가 측정된다. 피크간의 측정은 주파수 축을 따라 진폭 분광 스펙트럼 X(f,i)에 직접 코사인 변환 (DCT)을 적용하여, 그 DCT 변환의 제1 값에 의해 표준화됨으로써 바람직하게 구현된다. 주파수 도메인의 최소의 일부 영역에 있는 동안에 유성음(즉, 중요한 신호)이 우세한 경우에, 그 스펙트럼의 표준화 DCT는 음향 데이터(예를 들면, 유성음)에 해당하는 피치 주기값의 최대치를 나타낼 것이다. 이러한 유성음 검출 방법의 평균은 스펙트럼이 대부분을 통한 잡음 간섭에 강하다. 이것은 표준화 DCT를 높이기 위하여, 스펙트럼의 전체 부분에 걸쳐 양호한 SNR이 되어야 하기 때문이다.
그 후에, 단계(520)에서는 협대역 신호의 피크 안정성이 측정된다. 이 단계는 이전 스펙트럼의 피크의 주파수와 현재의 피크의 주파수를 비교한다. 버퍼간에 안정한 피크들은 그들이 음향 소스에는 속하지만 윈드 노이즈에 속하지 않는 부가 증거를 수신한다.
최종적으로, 단계(522)에서, 복수의 마이크로부터의 신호들이 이용가능한 경우에, 그들 각각의 피크에서 스펙트럼의 위상과 진폭이 비교된다. 피크의 진폭 또는 위상차가 어떤 임계치를 초과하는 피크들은 윈드 노이즈에 속하는 것으로 고려된다. 다른 한편, 피크의 진폭 또는 위상차가 어떤 임계치 이하에 있는 피크들은 음향 신호에 속하는 것으로 고려된다. 이러한 다른 단계로부터의 증거는 단계(525)에서 결합되고, 바람직하게는 퍼지 분류기(fuzzy classifier) 또는 인공 신경망에 의해 결합되어, 소정의 피크가 신호 또는 윈드 노이즈에 속할 확률을 제공한다. 신호 분석은 단계(526)에서 종료한다.
윈드 노이즈 검출
도 6a 및 6b는 윈드 노이즈 검출의 원리를 도시한다(도 2의 단계 212). 도 6a에 도시된 바와 같이, 윈드 노이즈(602)(파선)의 스펙트럼은 윈드 노이즈가 연속 배경 잡음(604)의 값에 도달할 때까지 주파수(㏈로 측정되는 경우)를 통해 일정한 음의 기울기를 평균적으로 갖는다. 도 6b는 윈드 노이즈 검출의 프로세스를 도시한다. 바람직한 실시예에 있어서, 단계(652)에서는 스펙트럼의 저주파 부분(602)(예를 들면, 500㎐ 이하)에 직선(606)이 처음 일치함으로써 검출된다. 그 후에, 경사 및 교차점의 값들이 단계(654)에서 어떤 임계치와 비교된다. 그 값들이 모두 임계치를 통과한 것으로 발견되면, 단계(656)에서 버퍼는 윈드 노이즈를 포함하는 것으로 선언된다. 그 값들이 임계치를 통과하지 않으면, 그 버퍼는 어떤 윈드 노이즈를 포함하는 것으로 선언되지 않는다(단계 658).
윈드 노이즈 감쇄 및 신호 복구
도 7은 중요한 신호를 보존하고 복구하면서 윈드 노이즈를 선택적으로 감쇄시키는 본 발명의 일 실시예를 도시한다. 신호 분석 단계(214)에서 윈드 노이즈 (702)에 의해 발생될 것으로 간주되는 피크들은 감쇄된다. 다른 한편, 중요한 신호일 것으로 간주되는 피크(704)가 보존된다. 윈드 노이즈가 감쇄되는 값은 다음과 같은 2개의 값, 즉 (1) 배경 잡음 평가기(단계 2의 단계 208)에 의해 측정되는 연속 배경 잡음(706)의 값과, (2) 신호 분석(도 2의 단계 214)에 의해 신호의 특성이 결정되는 신호의 외삽값 중 큰 값이다. 윈드 노이즈 감쇄기의 출력은 그 측정된 연속 배경 잡음 및 신호와 일치하지만, 윈드 노이즈가 없는 분광 스펙트럼(710)이다.
컴퓨터 구현
본 발명은 하드웨어나 소프트웨어, 또는 이들의 결합(예를 들면, 프로그램 가능한 로직 어레이)으로 구현될 수 있다. 다른 방법으로 지정되지 않으면, 본 발명의 일부분으로서 포함된 알고리즘은 임의 특정 컴퓨터 또는 기타 장치와 고유의 관련성이 없다. 특히, 다양한 범용 기계에는 본원의 교시에 따라 기록된 프로그램이 이용되거나, 또는 보다 특정된 장치를 제작하여 그곳에 필요한 방법 단계들을 수행하는 것이 더욱 편리할 수 있다. 그러나, 바람직하게는, 본 발명은 적어도 하나의 프로세서와, 적어도 하나의 데이터 저장 시스템(휘발성 및 비휘발성 메모리 및/또는 스토리지 소자)과, 적어도 하나의 마이크 입력을 각각 포함하는 프로그램가능한 시스템에서 실행하는 복수의 컴퓨터 프로그램으로 구현된다. 그 프로그램 코드는 프로세서 상에서 본원에 기술된 기능들을 수행하기 위하여 실행된다.
그러한 각각의 프로그램은 컴퓨터 시스템과 통신하기 위하여 임의 소정의 컴퓨터 언어(기계어, 어셈블리 언어, 고급 절차 언어 또는 객체 지향 프로그래밍 언어를 포함)로 실행될 수 있다. 어떤 경우에, 그 언어는 컴파일되거나 해석된 언어일 수 있다.
바람직하게는, 그러한 각각의 컴퓨터 프로그램은 범용 또는 특정 목적의 프로그램 가능한 컴퓨터가 판독할 수 있는 스토리지 매체 또는 장치(예를 들면, 고체 매체, 자기 매체 또는 광학 매체)에 저장되어, 그 컴퓨터가 그 스토리지 매체 또는 장치를 판독하여 본원에 기술된 절차들을 수행하는 경우에 컴퓨터를 구성하고 동작시킨다. 예를 들면, 그 컴퓨터 프로그램은 도 1의 스토리지(26)에 저장되고, CPU (18)에서 실행될 수 있다. 본 발명은 또한 컴퓨터 프로그램으로 구성된 컴퓨터 판독가능한 스토리지 매체로서 구현되는 것도 고려되며, 그렇게 구성되는 스토리지 매체에 의해 컴퓨터는 특정 방법 및 미리 정의된 방법으로 본원에 기술된 기능들을 수행하기 위하여 동작한다.
본 발명의 복수의 실시예들이 기술된다. 그럼에도 불구하고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어남이 없이 다양하게 수정될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 본 발명은 후속 청구 범위와 그들의 전체 범위 및 등가물에 의해 정의된다.
본 발명은 분석을 수행하는 컴퓨터 이외에 다른 특별한 하드웨어가 필요없다는 것이다. 단일 마이크로부터 데이터를 제공하는 것은 필수적이지만, 수개의 마이크가 이용가능한 경우에도 데이터를 제공할 수 있다. 따라서, 시계열은 시끄러운 윈드 퍼핑 잡음이 근접 상수 저레벨 잡음 및 신호로 대체되기 때문에 깨끗하게 청취할 수 있다.

Claims (20)

  1. 신호의 윈드 노이즈를 감쇄시키는 방법으로서,
    상기 신호에 관한 시간 주파수 변환을 수행하여 변환된 데이터를 취득하는 단계와,
    상기 변환된 데이터에 관한 신호 분석을 수행하여 윈드 노이즈에 의해 지배되는 스펙트럼을 식별하는 단계와,
    상기 변환된 데이터에서 윈드 노이즈를 감쇄시키는 단계와,
    상기 변환된 데이터로부터 시계열을 구성하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 신호 분석를 수행하는 단계는,
    상기 변환된 데이터의 스펙트럼의 특징들을 분석하는 단계와,
    상기 분석 단계를 토대로 증거 가중치(evidence weights)를 할당하는 단계와,
    상기 증거 가중치를 처리하여 윈드 노이즈의 존재를 판정하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 분석 단계는 피크 임계치를 초과하는 신호 대 잡음비 (SNR : Signal to Noise Ratio)를 갖는 피크를 윈드 노이즈에서 발생하지 않은 피크로서 식별하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 분석 단계는 특정 범위보다 예리하고 협소한 상기 스펙트럼의 피크들을 중요한 신호에서 발생한 피크로서 식별하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 식별 단계는 최고점과 그 양측의 주변점 사이의 평균 차이를 취함으로써 피크 폭을 측정하는 것인 방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 분석 단계는,
    상기 변환된 데이터의 현재 스펙트럼의 피크와 상기 변환된 데이터의 이전 스펙트럼의 피크를 비교함으로써 상기 피크의 안전성을 판정하는 단계와,
    안정 피크(stable peak)를 윈드 노이즈에서 발생하지 않은 피크로서 식별하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  7. 제2항에 있어서, 상기 분석 단계는,
    복수의 마이크로부터 발생된 신호의 피크에 대한 위상과 진폭의 차이를 판정하는 단계와,
    피크의 위상과 진폭의 차이가 다른 임계치를 초과하는 피크를 식별하여, 그 피크를 윈드 노이즈에서 발생하지 않은 피크로서 태그하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 윈드 노이즈를 감쇄시키는 단계는,
    윈드 노이즈에 의해 지배되는 상기 스펙트럼의 일부분을 억제시키는 단계와,
    중요한 신호에 의해 지배되는 부분을 보존하는 단계를 포함하는 것인 방법.
  9. 제8항에 있어서, 변환된 데이터의 저잡음 버젼을 발생하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  10. 제1항에 있어서, 윈드 노이즈에 의해 방해되었던 상기 신호를 시간 영역 또는 주파수 영역을 통해 내삽법 또는 외삽법을 수행함으로써 복구를 수행하는 단계를 더 포함하는 것인 방법.
  11. 윈드 노이즈를 억제하는 장치로서,
    시간 기반 신호를 주파수 기반 데이터로 변환하기 위하여 구성된 시간 주파수 변환 부품과,
    윈드 노이즈에 의해 지배되는 스펙트럼을 식별하기 위하여 구성된 신호 분석기와,
    상기 신호 분석기로부터 얻어진 결과를 이용하여 상기 주파수 기반 데이터의 윈드 노이즈를 최소화하기 위하여 구성된 윈드 노이즈 감쇄 부품과,
    상기 주파수 기반 데이터를 토대로 시계열을 복구하기 위하여 구성된 시계열 합성 부품을 포함하는 것인 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 신호 분석기는,
    상기 주파수 기반 데이터의 스펙트럼의 특징들을 분석하고,
    상기 특징들의 분석 결과를 토대로 증거 가중치를 할당하며,
    상기 증거 가중치를 처리하여 윈드 노이즈의 존재를 판정하도록 구성되는 것인 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 신호 분석기는 하나의 피크 임계치를 초과하는 신호 대 잡음비(SNR)를 갖는 피크를 윈드 노이즈에서 발생하지 않은 피크로서 식별하는 것에 의해 상기 특징들을 분석하도록 구성되는 것인 장치.
  14. 제12항에 있어서, 상기 신호 분석기는 특정 범위보다 예리하거나 협소한 상기 스펙트럼의 피크를 중요한 신호에서 발생한 피크로서 식별함으로써 상기 특징들을 분석하도록 구성되는 것인 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 신호 분석기는 최고점과 그 양측의 주변점 사이의 평균 차이를 취함으로써 피크폭을 측정하도록 구성되는 것인 장치.
  16. 제12항에 있어서, 상기 신호 분석기는,
    상기 주파수 기반 데이터의 현재 스펙트럼의 피크와 상기 주파수 기반 데이터의 이전 스펙트럼의 피크를 비교함으로써 피크의 안정성을 판정하고,
    안정 피크를 윈드 노이즈에서 발생하지 않은 피크로서 식별하는 것인 장치.
  17. 제12항에 있어서, 상기 신호 분석기는,
    복수의 마이크로부터 발생된 신호들의 피크에 관한 위상과 진폭의 차이를 판정하고,
    상기 피크의 위상과 진폭의 차이가 다른 임계치를 초과하는 피크를 식별하고, 이 피크를 윈드 노이즈에서 발생한 피크로서 태그하는 것에 의해 분석하도록 구성되는 것인 장치.
  18. 제11항에 있어서, 상기 윈드 노이즈 감쇄 부품은,
    윈드 노이즈에 의해 지배되는 상기 스펙트럼의 일부분을 억제하고,
    중요한 신호에 의해 지배되는 부분을 보존하는 것에 의해 윈드 노이즈를 감쇄시키도록 구성되는 것인 장치.
  19. 제18항에 있어서, 상기 윈드 노이즈 감쇄 부품은 변환된 데이터의 저잡음 버젼을 발생시키는 것에 의해 윈드 노이즈를 감쇄시키도록 구성되는 것인 장치.
  20. 제11항에 있어서, 윈드 노이즈에 의해 방해된 상기 신호를 시간 또는 주파수영역을 통해 내삽법 또는 외삽법에 의해 복구하도록 구성되는 복구 부품을 더 포함하는 것인 장치.
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