KR20080082624A - 에코 검출 - Google Patents

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텔레폰악티에볼라겟엘엠에릭슨(펍)
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Abstract

에코 검출기는 제1 신호에 관한 소정의 지연에서 제1 신호의 피치 추정값 및 제2 신호의 피치 추정값 사이에서 거리 추정 세트를 형성하는 수단(34)을 포함한다. 선택기(36)는 제1 및 제2 신호 사이에서 높은 유사성에 대응하는 세트로부터 거리 측정값을 선택한다. 분류기(32)는 선택된 거리 측정값이 유사성 임계값(TH)에 대한 소정의 관계를 갖는다면 에코를 포함함으로써 제2 신호를 분류한다.
에코 검출기, 피치 추정값, 선택기, 분류기

Description

에코 검출{ECHO DETECTION}
본 발명은 일반적으로 신호 유사성의 검출에 관한 것이고, 특히, 전기통신 시스템에서 에코 검출에 관한 것이다.
일부 애플리케이션에서, 여러 음성 및 잡음 구성 요소로 구성될 수 있는 수신된 신호에서 공지된 음성 신호의 아마 수정된 버전의 존재를 검출할 필요가 있고, 흥미있는 구성 요소의 관련 지연을 추정할 필요가 있다. 이러한 애플리케이션의 예는 에코 제어, 네트워크 통계 수집 및 여러-파티 회의 브릿지(multi-party conference bridge)이다.
근본적인 문제는 도1에 도시된다. 공지된 음성 신호는 지연 블록(10)에서 지연되고, 합산 지점(14)으로의 경로 상에서 공지되지 않은 변환(12)에 영향을 받는다. 공지된 음성 신호는 합산 지점에 도달할 수 있거나 도달할 수 없다(스위치(16)는 열리거나 닫힐 수 있다). 합산 지점에서, 신호는 다른 음성 신호 및 잡음과 혼합된다. 원래 신호자 전송되는 지점으로 다시 가는 경로에서, 합산 지점(14)으로부터 신호는 공지되지 않은 변환(18) 및 지연 블록(20)에 의해 다시 변경된다. 원래 공지된 음성 신호의 아마 수정된 버전이 수신된 신호에 존재하는지 여부를 검출하고, 존재한다면, 공지된 음성 신호에 관한 그의 관련된 지연을 추정하는 문제가 있 다. 이는 검출 및 지연 추정 블록(22)에 의해 수행된다.
누군가의 보이스의 지연된 반사를 청취하는 현상을 에코라 칭한다. 전화 네트워크에서, 에코의 메인 소스는 4-와이어 파트의 네트워크를 2-와이어 가입자 회선에 접속시키는 소위 하이브리드 회로에서 전기적인 반사이다. 이러한 전기적인 에코는 전화 시스템에 설치된 네트워크 에코 상쇄기에 의해 공통으로 처리된다. 네트워크 에코 상쇄기는 에코 소스에 근접하게 일반적으로 설치되어야만 한다. 예를 들어, 네트워크 에코 상쇄기는 패킷 네트워크(IP 또는 ATM)를 PSTN 네트워크에 인터페이스하는 미디어 게이트웨이 또는 모바일 네트워크를 PSTN 네트워크에 인터페이스하는 모바일 서비스 교환국에서 필요로 된다. 유사하게는, 네트워크 에코 상쇄기는 국제 교환에 설치되어야만 하고, 종단간 전송 지연이 25ms를 초과하지 않는다면 한 나라의 안에서 전화 교환의 일부 상황에 설치되어야만 한다, 참고문헌[1]을 참조. 그러나 일부 경우에, 네트워크 에코 상쇄기는 그의 적절한 위치, 즉, 에코 소스에 근접한 전화 교환에서 실패할 수 있다. 이러한 경우라면, 이러한 위치로 그리고 이러한 위치로부터 장거리 호출은 에코 문제를 겪는다. 다른 나라에서 국제적인 오퍼레이터는 먼 위치에서 발생되는 에코를 갖는 호출을 검출함으로써, 그 자신의 소비자에 대한 문제를 해결하기를 원할 수 있고, 에코를 제거하기 위해 적절한 측정을 하기를 원할 수 있다. 이렇게 하기 위해서, 에코를 검출하고 그의 지연을 추정할 필요가 있다.
다른 에코 소스는 전화기(단말기)의 마이크로폰 및 확성기 사이의 음향 결합이다. 이러한 유형의 에코는 예컨대, 모바일 단말기 또는 IP 전화기로부터 리턴될 수 있다. 이상적으로, 단말기는 어떠한 에코도 시스템으로 재전송되지 않는 방법으로 그들 자신의 에코를 처리해야만 한다. 현재 사용중인 여러 단말기가 그들 자신의 에코를 적절하게 처리할 수 있을지라도, 그렇지 않은 모델이 여전히 존재한다.
에코 경로가 음성 인코더 및 디코더를 포함하기 때문에, 음향 에코 문제는 네트워크에서 해결하기가 쉽지 않다, 참고 문헌[2]을 참조. 게다가, 모바일 네트워크의 경우에, 신호는 신호에 비트-오류를 도입하는 무선 채널을 통해 전송된다. 이는 에코 경로 비선형 및 비정형을 행하고 에코 경로에 공지되지 않은 지연을 도입하므로, 통상적인 네트워크 에코 상쇄기가 일반적으로 모바일 단말기로부터 리턴된 음향 에코에 대처할 수 없다. 또한, 에코에 대응하기 위해서, 우선 에코가 호출에 존재하는지 여부를 검출하고, 존재한다면 그의 지연을 추정할 필요가 있다.
이러한 유형의 검출이 유용한 다른 애플리케이션은 네트워크 통계 수집이다. 텔레콤 오퍼레이터는 그의 네트워크에서 전화 호출의 양에 관련된 여러 통계적인 데이터를 수집하기를 원할 수 있다. 흥미있는 일부 통계는 단말기(예컨대, 모바일 전화기 또는 IP 전화기)로부터 리턴된 에코의 존재 및 이러한 에코에 관련된 지연이다. 이러한 임무를 성취하기 위해서, 통계 수집 유닛은 도1에 도시된 바와 같이, 검출 및 지연 추정 블록(22)을 포함한다. 이러한 예에서, 검출 및 추정 결과는 이전 예에서 에코 제어에 대한 중간 사용 결과와는 대조적으로 나중에 사용하기 위한 데이터베이스에 저장될 것이다. 데이터베이스에 저장된 통계는 집합적인 네트워크 통계를 나타내는데 사용될 수 있다. 이들은 또한 음성 품질에 관한 소비자의 불평을 오퍼레이터가 수신한다면 중재 역할을 하는데 사용될 수 있다.
또 다른 애플리케이션은 멀티-파티 회의 브릿지이다, 참고 문헌[3]을 참조. 전기 통신 시스템에 대한 멀티-파티 브릿지에서, 여러 파티로부터 도입 마이크로폰 신호는 디지털적으로 혼합되고 여러 파티의 확성기로 전송된다. 예로써, 기본적인 실시예에서, 모든 파티로부터 도입 신호가 혼합되고 모든 파티들로 전송된다. 예컨대, 전송된 신호의 백그라운드 잡음 레벨을 감소시키기 위한 어떤 이유에 대해서, 멀티=파티 브릿지의 일부 구현은 단지 파티의 고정된 서브세트로부터 도입 신호를 혼합한다. 이러한 선택은 전형적으로 여러 파티의 스피커 및 신호 레벨에 기초하여 수행되고, 여기서 최근 활동중인 토커(talker)는 어떠한 스피커 활성도 임의의 다른 파티에 존재하지 않는다면 계속 유지된다. 기본적인 동작에 대한 부가적인 수정은 파티(A)로부터 들어온 마이크로폰 신호가 파티(A)로 재전송된 신호의 합으로부터 제외될 수 있다. 이에 대한 이유는 파티(A)로부터 마이크로폰 신호가 (전화기 세트에서 측음(side-tone)으로 인해) 이미 토커(A)의 확성기에 이미 존재하기 때문이고, 상당한 전송 지연이 시스템에 존재한다면, 마이크로폰 신호는 희망하지 않는 에코로서 인식될 것이다.
여러 모바일 단말기(예컨대, 셀룰러 전화기) 사용의 증가와 함께, 회의 호출에서 두 명 이상의 사용자가 동일한 위치에 위치될 수 있는 상항이 보다 일반적이게 될 것이다. 이러한 상황에서, 사용자(A)로부터 음성은 또한 사용자(B)의 마이크로폰에 입력으로서 나타내질 것이다. 상당한 전송 지연과 함께, 사용자(B)의 마이크로폰으로 들어오는 이 신호는 사용자에게 희망하지 않는 토커 에코를 전할 것이다. 게다가, 사용자(A)로부터 마이크로폰 신호는 사용자(B)의 확성기에 전달될 것 이다. 토커(A) 및 사용자(B) 사이에서 보이스의 직접적인 경로로 인해, 이는 시스템의 상당한 전송 지연과 함께, 사용자(B)가 토커(A)의 청취자 에코를 경험하게 한다. 유사하게는, 사용자(A) 및 사용자(B)로부터의 마이크로폰 신호 둘 다가 상대 파티로 전송된다면, 이 신호는 토커(A)의 희망하지 않는 청취자 에코를 포함할 수 있다. 그러므로 멀티-파티 회의 브릿지로 두 개의 도입 회선 사이의 크로스-토크(cross-talk)를 검출할 필요가 있고, 이 검출된 크로스-토크에 기초하여 개별적인 사용자로의 전송을 제어한다.
본 명세서에서, 공지된 신호로부터 발생한 수신된 신호의 구성 요소는 에코라 칭해질 것이다.
에코 신호를 검색하는 여러 가지 방법이 있다. 예를 들어, 흥미있는 지연 범위를 스패닝(spanning)하는 짧은 적응형 필터의 세트, 및 에코 신호가 존재하는지 여부를 판단하며 그의 지연을 추정하기 위해서 관련된 히스토그램(histogram)을 사용할 수 있다. 이러한 솔루션은 참고 문헌[1]에서 설명된다. 이러한 솔루션이 갖는 문제점은 그의 높은 계산 비용이다.
다른 공지된 방법은 흥미있는 여러 지연에 대한 업링크 및 다운링크 신호 전력을 관련시키는 것이다. 에코는 시간 주기에 걸쳐 업링크 및 다운링크 사이에서 전력 상관의 관찰에 기초하여 검출될 수 있다. 에코는 임의의 지연에 대한 전력 상관이 상당히 긴 시간 주기에 걸쳐 사전 전송된다면 검출된다. 에코가 여러 지연에 대해 검출된다면, 전력 상관이 큰 지연이 지연 추정값으로서 선택된다, 참고 문헌[5]을 참조. 이러한 솔루션이 갖는 문제점은 그의 느린 수렴 현상(convergence) 이다(전력 상관은 에코를 검출하고 확실하게 그의 지연을 추정하도록 상당히 긴 시간에 걸쳐 존재해야만 한다).
두 개의 설명된 방법에 대한 공통적인 단점은 이들이 음성 신호를 우선 디코딩하지 않고 직접 음성을 코딩하도록 적응될 수 없다는 것이다. Transcoder Free Operation(TrFO) 및 Tandem Free Operation(TFO)가 네트워크에 도입됨에 따라 코딩된 비트-스트림 상에서 직접 동작하는 능력은 상당히 중요해지고 있다.
본 발명의 목적은 에코 검출, 특히 코딩된 비트-스트림에 대한 애플리케이션에 적합한 에코 검출을 간략화하는 것이다.
다른 목적은 두 개의 신호들 사이의 유사성을 나타내는데 적합한 측정이다.
이러한 목적은 첨부된 청구항에 따라 성취된다.
본 발명은 피치(pitch) 비교에 기초한다. 요약하면, 본 발명은 제1 신호에 관한 소정의 지연에서 제1 신호의 피치 추정값 및 제2 신호의 피치 추정값 사이의 거리 측정 세트를 형성한다. 이러한 세트로부터, 제1 신호 및 제2 신호 사이의 가장 높은 유사성에 대응하는 거리 측정값이 선택된다. 선택된 거리 측정값이 유사성 임계값에 대해 임의의 관련을 갖는다면, 제2 신호는 제1 신호로부터 에코를 포함함에 따라 분류된다. 에코가 발견된다면, 선택된 거리 측정값에 대응하는 지연이 에코 지연 추정값으로서 사용될 수 있다.
본 발명은, 그의 부가적인 목적 및 장점과 함께, 첨부된 도면과 함께 취해진 다음 설명을 참조함으로써 최상으로 이해된다.
도1은 일반적으로 에코 발생 및 검출을 도시하는 블록도;
도2는 본 발명에 따른 유사성 검출 장치의 실시예에 대한 블록도;
도3은 본 발명에 따른 에코 검출기의 실시예에 대한 블록도;
도4는 본 발명에 따른 에코 검출 방법의 실시예를 도시하는 흐름도;
도5는 본 발명에 따른 유사성 검출 장치의 다른 실시예에 대한 블록도;
도6은 본 발명에 따른 에코 검출기의 다른 실시예에 대한 블록도; 및
도7은 본 발명에 따른 에코 검출기의 또 다른 실시예에 대한 블록도.
다음 설명에서, 동일하거나 유사한 기능을 수행하는 요소가 동일한 참조 문자로 제공된다.
신호의 반사인 에코를 검출하기 위해서, 다운링크 및 업링크 신호 사이에서 유사성 측정을 필요로 한다. 모바일 핸드셋에 의해 발생된 에코에 대한 에코 경로는 비선형 및 비정형이고, 이는 신호의 파형에 직접 적용되는 전형적인 유사성 측정을 사용하기 어렵다.
다음 설명에서, GSM AMR(적응형 멀티-레이트) 음성 코덱은 예로써 사용될 수 있지만, 여러 음성 코덱, 특히, CELP(Code Excited Linear Prediction) 기술에 기초하는 것이 유사한 이유로 가능할 수 있다. AMR 코덱은 네 개의 5ms(40 샘플) 서브-프레임으로 분리되는 20ms(160 샘플) 프레임 상에서 동작한다. AMR 코딩된 비트-스트림에서 사용 가능한 파라미터는 LSP(Line Spectral Pair) 벡터, 분수 피치 래그(fractional pitch lag)(피치 주기), 혁신적인 코드 벡터 및, 피치 및 혁신적인 이득이다, 참조 문헌[6]. 본 발명에 따르면, 피치 주기는 에코 검출을 위한 파라미터의 선택이다. 음성 신호의 기본적인 주파수 또는 피치 주기는 AMR 코덱에서 음성을 나타내는데 사용되는 다른 파라미터보다 수정되거나 변경되지 않은 공지되지 않은 비선형 시스템을 통과하기 위하여 양호한 변화를 갖는다고 여겨진다. 이러한 결론에 대한 직관력 있는 이유는 비선형 시스템이 아마도 고조파를 발생시키지만, 이를 통과하는 사인파의 기본적인 주파수를 변경시키지는 않기 때문이다. 게다가, 무선 통신 시스템에서, 피치 기간은 종종 채널 코딩에 의해 보호된다.
Figure 112008040553717-PCT00001
에 의한 서브 프레임(t)에 대한 업링크 피치 주기(도1을 참조) 및
Figure 112008040553717-PCT00002
에 의한 서브 프레임(t-△)에 대한 다운링크 피치 주기를 나타낸다. 업링크 피치 주기는 측정 오류의 컨트리뷰션(contribution) 및 모바일측으로부터의 참된 신호로부터 컨트리뷰션으로 인해 변할 수 있는 랜덤으로 처리될 것이다.
다음은 프로세스에 의해 업링크 및 다운링크 피치 주기 사이의 차를 나타낸다:
Figure 112008040553717-PCT00003
이러한 정의와 함께, 이제 가설을 검증할 수 있다. 그러므로 다음 가설을 세우자:
·H1: 업링크 신호는 업링크 및 다운링크 피치 주기의 유사성에 의해 나타내지는 바와 같은 에코를 포함한다.
·H0: 에코는 존재하지 않고, 업링크 피치 주기는 모바일 측에서 존재하는 신호에 따라서만 형성된다.
가설(H1) 하에, 프로세스 w(t,△)는 참된 모바일 신호로부터 컨트리뷰션뿐만 아니라 모바일 전화기에 존재하는 음성 코덱에서 피치 추정 오류를 모델링한다. 시뮬레이션은 추정 오류의 분포가 라플라스 분포와 비슷해질 수 있다는 것과 근접한 종단 신호로부터 컨트리뷰션이 일정한 플루어(floor)를 분포 함수에 제공한다는 것을 나타낸다. 그러므로 가설(H1) 하에 w(t,△)의 분포 함수가 다음가 같이 주어진다고 가정된다:
Figure 112008040553717-PCT00004
여기서:
Figure 112008040553717-PCT00005
는 라플라스 및 일정한 구성 요소를 가중하는데 사용될 수 있는 디자인 파라미터이다(전형적으로 0.1 및 0.3).
Figure 112008040553717-PCT00006
는 라플라스 분포의 파라미터(전형적으로 1 및 3)이다.
a,b는 피치 주기가 음성 코덱에서 나타내질 수 있는 제한에 의해서 결정되는 변수이다. AMR 코덱의 12.2kbit/s모드에서, 피치 주기는 18부터 143까지를 범위로 하고, 다른 모드에서는 20부터 143까지를 범위로 한다. 이는 2.2kbit/s 모드에서 a=-125, b=125를 제공하고, 모든 다른 모드에서는 a=-123, b=123을 제공한다.
Figure 112008040553717-PCT00007
는 확률 밀도 함수를 일반화하는 상수이므로 이는 유니티로 적분된다. 이 상수는 다음 수학식을 계산함으로써 획득된다:
Figure 112008040553717-PCT00008
Figure 112008040553717-PCT00009
수학식 2는 부가적인 유도를 위해 부가적인 편리한 형태로 다시 작성될 수 있다:
Figure 112008040553717-PCT00010
가설(H0) 하에, w(t,△)의 분포는 간격 [a,b] 내에서 일정한 것으로 가정되는데, 즉, 다음과 같다:
Figure 112008040553717-PCT00011
여러 시간 경우에 랜덤 프로세스 w(t,△)에 의해 획득되는 값은 통계적으로 독립적이라고 가정된다. 그래서 N의 이러한 밀도(N개의 서브 프레임에 대응하고; 전형적으로 N이 100 또는 그 이상)의 결합 확률 밀도(joint probability density)는 개별적인 밀도의 산물이다:
Figure 112008040553717-PCT00012
이제 가능도비 검증(likelihood ratio test)(참고 문헌[7] 참조)은 상술된 가설(H0) 및 가설(H1)에 대해 설계될 수 있다. 두 개의 가설은 공통적인 사전 확률이다. 그래서, 검증은 다음의 수학식에 의해 제공된다:
Figure 112008040553717-PCT00013
알고리즘을 취하고 수학식 8을 간략화하는 것은 다음의 검증을 제공한다:
Figure 112008040553717-PCT00014
수학식 9의 우항은 단지 공지된 상수를 포함한다는 것을 주의하자. 그러므로 이는 임계값에 의해 다시 나타내질 수 있다:
Figure 112008040553717-PCT00015
유사하게는, 수학식 9에서 최소 함수의 제2 편각이 제한 상수에 의해 다시 나타내질 수 있다:
Figure 112008040553717-PCT00016
그러므로, 수학식 9는 (w(t,△)의 정의를 사용하여) 다음과 같이 쓸 수 있다:
Figure 112008040553717-PCT00017
거리(D(△))는 지연(△)을 갖는 에코의 존재/부재의 측정값을 나타낸다. D(△)이 임계값(TH)을 초과할수록, 임의로 지연(△)을 갖는 에코가 존재한다(가설 H1). 그러나, D(△)가 적시에 특정한 경우에 에코의 존재/부재의 측정값만을 나타낸다. 적시에 임의의 경우에 대한 수학식 12에 대응하는 일반적인 수학식은 다음과 같다:
Figure 112008040553717-PCT00018
이제 수학식 13은 지연(△)을 갖는 에코의 존재/부재를 검출하는 에코 지연 검출기에 대해 기본적으로 사용될 수 있다. 검출기는 지연(△)에 대한 업링크 및 다운링크 피치 주기 사이에 절대적인 거리를 계산할 필요가 있고, LIM보다 적은 절대적인 거리를 제한하고(포화시키고, saturate), 모든 N 시간 경우에 대한 결과를 합산하며 임계값(TH)과 상기 합을 비교할 필요가 있다. 이러한 검출기의 구조는 도2에 도시된다. 검출기는 업링크 피치(
Figure 112008040553717-PCT00019
) 및 지연된 다운링크 피치(
Figure 112008040553717-PCT00020
)를 수신하는 감산기(subtractor,24)를 포함한다. 먼 신호 또는 상이한 신호(w(t,△))는 제한기(28) 및 합산 유닛(30)에 연결된 절대적인 값 유닛(absolute value unit, 26)으로 전달되고, 여기서 마지막 N 결과는 축적되어 N으로 분리된다. 그 후에 합은 분류기 또는 비교기(32)로 전달되는데, 이는 임계값(TH)과 비교된다. 임계값이 초과된다면, 가설(H1)은 유효한 것으로 여겨지는데, 즉, 에코는 지연(△)에 대해 검출되고 있고, 그렇지 않으면, 가설(H0)이 유효한 것으로 여겨지는데, 즉, 에코가 존재하지 않는다.
도2는 지연(△)을 갖는 단일 지연 채널에 대한 검출을 도시한다. 공지되지 않은 지연을 갖는 에코를 검출하고, 지연을 추정할 수 있도록 하기 위해서, 도3에 도시된 바와 같이 동시에 동작하는 여러 지연 채널을 구현할 필요가 있다. 에코 지연은 가장 많이 관련된 거리 측정값(D(t,△))을 갖는 지연(△)에 대응한다. 도3에서, 도2에 도시된 구조를 가질 수 있는 세트의 신호 유사성 검출기(34)는 세트의 지연(△MIN, △MIN +1, …,△MAX)에 대한 거리 측정값(D(t,△MIN), D(t,△MIN +1), …, D(t,△MAX)을 결정한다. 지연은 애플리케이션(에코가 있다고 가정됨)에 기초한다. GSM 시스템에서 모바일 에코 검출을 위해, △MIN은 간격이 100-160ms이고, △MAX는 간격이 300-360ms이다. 선택기(36)는 큰 거리 측정값(D(t,△))에 대응하는 지연(△(t))을 선택하고, 분류기(36)는 선택된 거리 측정값이 임계값(TH)을 초과한다면 대응하는 지연(△(t))을 출력한다. 임계값을 초과하지 않고, 이는 에코가 존재하지 않는다는 것을 나타낸다면, "더미" 값(dummy valure), 예컨대, 0이 발생된다.
대안적인 실시예에서, 에코 검출기는 누적 합계(running sum)로서 구현될 수 있는데, 즉, 시간(t)에서, 각각의 흥미있는 지연에 대한 다음의 거리 측정값을 계산하고 이를 0과 비교한다:
Figure 112008040553717-PCT00021
여기서, TH 및 LIM은 수학식 13의 상수에 대응하고, λ는 D(t,△)으로 낡은 컨트리뷰션을 "잊는데" 사용되는 가중치 팩터이다. 예를 들어, 상수에 대한 적절한 값은 TH=7(TH는 전형적으로 간격이 [4.7,10.9]이다) 및 LIM=9(LIM은 전형적으로 간격이 [7.1,18.0]이다)이다. 가중치 팩터(λ)는 전형적으로 간격이 [0.9,0.99]이다. 절대적인 피치 주기 거리는 수학식 14에 마이너스 사인과 함께 도입되기 때문에, 큰 거리 측정값은 업링크 및 다운링크 신호 사이에 유사성이 있다는 것을 나타내거나, 그 역의 경우를 암시하고, 적은 거리 측정값은 유사성이 발견되지 않았다는 것을 나타낸다. 에코는 임의의 거리 측정값이 0 레벨을 초과한다면 검출된다. 에코 지연은 0을 초과하는 가장 많이 관련된 거리 측정값(D(t,△))을 갖는 △에 대응한다.
도4는 본 발에 따른 에코 지연 검출 방법의 실시예를 도시하는 흐름도이다. 특정한 시간 경우(t)에, 단계(S1)는 m 및 m-△의 가능한 값에 대한
Figure 112008040553717-PCT00022
및
Figure 112008040553717-PCT00023
을 결정한다. 전형적으로 낡은 값은 버퍼 메모리에 저장된다. 단계(S2)는 수학식 13에 다라 각각의 지연(△)에 대한 거리 측정값(D(t,△))을 결정한다. 단계(S3)는 가장 큰 D(t,△)을 선택한다. 단계(S4)는 선택된 거리 측정값이 임계값(TH)을 초과하는지 여부를 검증한다. 초과한다면, 단계(S5)는 선택된 거리 측정값(D(t,△))에 대응하는 지연(△)을 출력한다. 그렇지 않으면, 단계(S6)는 "에코가 없다"는 것을 나타내는 값, 예컨대, 0을 출력한다.
업링크 및 다운링크 피치 주기 사이에서 거리 측정값(D(t,△))을 계산하는 특정한 방법은 현재 발명에 대해 중요하지 않다는 것을 주의해야만 한다. 본 발명의 다른 실시예는 라플라스 대신 가우시안으로서 추정 오류(w(t,△))의 분포를 모델링하는 것이다. 이러한 경우에, 상술된 바와 같은 유사한 정의는 상기 트룬케이트된(truncated) 절대적인 거리 측정값과는 대조적으로 2차 방정식의 거리 측정값이 된다.
이러한 실시예에 따르면, 업링크 신호 및 다운링크 신호의 피치 주기들 사이에서 거리는 다음과 같이 N 서브 프레임(예컨대, N=16)의 직사각형 윈도우(window)를 사용하여 여러 신호 지연(△)에 대해 계산된다:
Figure 112008040553717-PCT00024
Figure 112008040553717-PCT00025
의 최소값이 소정의 임계값(THG, 예컨대, 10)보다 작다면, 에코의 존재가 검출되고, 신호 지연은 DG(t,△)의 최소값에 대응하는 지연으로부터 발견될 수 있다. 도5 및 도6은 이러한 실시예를 도해한다. 도5에서, 제곱 유닛(40)은 업링크 피치(Tul(t)) 및 지연된 다운링크 피치(Tdl(t-△)) 사이의 차를 제곱한다. 이 러한 제곱은 합산 유닛(42)에서 축적되고, 결과적인 합(DG(t,△))은 분류기 또는 비교기(44)로 전달되는데, 이는 임계값(THG)(일반적으로 간격이 [8,12]이다)과 비교된다. 임계값을 초과한다면, 에코가 존재하지 않고, 그렇지 않으면, 에코가 검출된다.
도6에 도시된 실시예에서, 도5에 도시된 구조를 가질 수 있는 세트의 신호 유사성 검출기(46)는 세트의 소정의 지연(
Figure 112008040553717-PCT00026
)에 대한 거리 측정값(
Figure 112008040553717-PCT00027
)을 결정한다. 선택기(48)는 가장 작은 거리 측정값(
Figure 112008040553717-PCT00028
)을 선택하고, 분류기(44)는 선택된 거리 측정값이 임계값(THG)을 초과하지 않는다면 대응하는 지연(△(t))을 출력한다. 상기 선택된 거리 측정값이 임계값을 초과하고, 에코가 존재하지 않는다는 것을 나타낸다면, "더미" 값, 예컨대, 0이 발생된다.
수학식 14에 대응하는 대안적인 실시예에서, 가우시안 실시예가 다음과 같이 구현될 수 있다:
Figure 112008040553717-PCT00029
본 발명의 다른 실시예는 레비 알파-안정 분포(Levy alpha-stable distribution)로서 추정 오류(w(t,△))의 분포를 모델링하는 것이, 참고 문헌[8]을 참조. 적절한 분포의 중요한 특징은 0에 대해 대칭형이어야만 하고, 오히려 제한된 최대값을 갖아야만 한다는 것이다.
본 발명은 음성 신호가 코딩되는 경우(TrFO 또는 TFO가 전송을 위해 사용됨)에 특히 유용할지라도, 또한 예컨대, ITU-T G.711 A-law 또는 μ-law 포맷에서 코딩되지 않은 신호의 경우를 처리할 수 있다. 이러한 경우에, 공지된 음성 신호 및 수신된 신호의 피치 추정기를 검출기에 부가할 필요가 있다. 적절한 피치 추정기는 예컨대, 참고 문헌[6]에서 설명된다. 이러한 구성은 도7에 도시된다. 이러한 실시예에서, 피치 추정기(50)는 도 3의 에코 검출기 및 공지되고 수신된 신호 사이에 삽입된다.
상술된 실시예에서, 하나의 거리 측정값이 선택되고, 그 후에 임계값과 비교된다. 그러나 다른 가능성은 각각의 거리 측정값을 우선 임계값과 비교하고, 그 후에 임계값 비교를 통과한 세트의 측정값으로부터 (실시예에 기초하여, 최대 또는 최소) 하나의 측정값을 선택하는 것이다.
상기 도출된 기본적인 검출기 구조에 부가될 수 있는 여러 실용성(practicality)이 있다.
· 음성 신호는 비정형이고, 다운링크 음성이 손실되거나 어떤 에코를 발생시키기에 너무 조용하다면 에코 검출기를 동작시 포인트가 존재하지 않는다. 실제 실시예에서, 거리 측정값은 다운링크 신호 전력이 예컨대 -40dBm0 이상인 경우에만 업데이트될 수 있다.
· 유사하게는, 다운링크 피치 이득 상에서 임계값이 존재할 수 있다. AMR 코덱에 대해서, 임계값이 예컨대, 10000로 설정될 수 있다.
· 검출은 "양호한" 업링크 프레임, 즉, SID(Silence Insertion Descriptor) 프레임 상에서만 수행될 수 있고, 오류가 있는 프레임은 제외될 수 있다.
· 위조 에코 버스트(spurious echo burst)의 신속한 검출을 허용하기 위해서, 거리 측정값은 예컨대, -200에서 포화될 수 있는데, 즉, 우리는 항상 D(t,△)≥-200을 갖는다.
피치 추정에서 대부분 공통적인 오류는 실제 피치 주기의 두 배의 결과를 가져온다는 사실이 널리 공지되었다. 이러한 특징은 에코 검출기를 강화하도록 이용될 수 있다. 수학식 14의 특정한 구현에서, 이는 원래 검출기에 검출기를 부가함으로써 고려될 수 있고, 여기서 다운링크 피치 주기는 업링크 피치 주기의 1/2과 비교된다. 예를 들어, 수학식 14는 다음과 같이 수정될 수 있다:
Figure 112008040553717-PCT00030
여기서 λ2, TH2, LIM2는 수학식 14의 λ, TH, LIM에 대응하지만, 여러 값을 가질 수 있다. 이제 우리는 모바일 전화기에서 인코더에 의해 만들어진 가장 가능성이 있는 피치 추정 오류에 관련된 채널을 보고 있기 때문에, 수학식 14에서 TH, LIM보다 작은 상수 TH2, LIM2를 선택하는 것이 합리적일 수 있다. 예를 들어, 상수 에 대한 적합한 값은 TH2=4(TH2는 전형적으로 간격이 [3,5]이다) 및 LIM2=6(LIM2는 전형적으로 간격이 [5,7]이다)이다. 전형적으로 동일한 "메모리 길이"를 제공하기 위해서 λ2=λ이지만, 엄밀히 말하자면 필수적이지는 않다. 설명적인 실시예에서, 수학식 14 및 수학식 17에 의해서 제공된 업데이트들 중 하나만이 각각의 시간 경우(t)에 사용된다. 이는 다음의 의사-코드(pseudo-code)에 의해 증명된다:
Figure 112008040553717-PCT00031
수학식 14을 사용하면 D(t,△)로 업데이트하고,
또한, 수학식 17을 사용하면 D(t,△)로 업데이트한다.
실제 피치의 반과 같은 다른 가능한 피치 추정 오류가 유사하게 처리될 수 있다.
신호 유사성 및 에코 검출기의 여러 블록의 기능은 전형적으로 하나 이상의 마이크로 프로세서 또는 마이크로/신호 프로세서 결합물 및 대응하는 소프트웨어에 의해 성취된다.
본 발명이 에코 검출에 관하여 설명되고, 이는 포함된 신호들 사이의 임의의 지연을 나타낼지라도, 사실 동일한 원리가 (상호 지연과 함께 또는 상호 지연 없이) 두 개의 일반적인 신호들 사이의 유사성을 검출하는데 사용될 수 있다는 것이 인식된다.
게다가, 본 발명이 음성 신호에 관하여 설명되었을지라도, 동일한 원리가 음악과 같은 하모닉 콘텐츠를 갖는 더 일반적인 오디오 신호에 사용될 수 있다. 사 실, 동일한 원리는 피치 추정에 의해 부분적으로 특징지어질 수 있는 임의의 종류의 신호에 적용될 수 있다.
상술된 발명은 여러 이점이 있다:
·여러 음성 및/또는 오디오 신호 및 잡음의 혼합에서 공지된 음성 또는 오디오 신호의 지연되고 아마도 왜곡된 복제의 신속한 검출 및 지연 추정을 허용한다.
·비선형 에코 경로와 함께 복제할 수 있다.
·코딩된 음성 상에서 동작할 수 있다(피치 주기의 추출만이 필요로 된다)
여러 수정 및 변화가 첨부된 청구항에 의해 한정된 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 본 발명에서 행해질 수 있다는 것이 당업자에게 이해될 것이다.
참고 문헌
Figure 112008040553717-PCT00032

Claims (30)

  1. 에코 검출 방법에 있어서,
    제1 신호에 관한 소정의 지연에서 상기 제1 신호의 피치 추정값 및 제2 신호의 추정값 사이에 거리 측정 세트를 형성하는 단계;
    상기 제1 신호 및 제2 신호 사이의 가장 높은 유사성에 대응하는 상기 세트로부터 거리 측정값을 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 거리 측정값이 소정의 유사성 임계값에 대한 소정의 관련을 갖는다면, 상기 제1 신호로부터 에코를 포함함에 따라 상기 제2 신호를 분류하는 단계를 포함하는, 에코 검출 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제2 신호가 에코를 포함함에 따라 분류된다면 선택된 거리 측정값에 대응하는 지연을 나타내는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    가설 검증에 의해 거리 측정값을 형성하는 단계를 포함하는데, 상기 제1 신호의 피치 추정값 및 상기 제2 신호의 피치 추정값 사이의 차는 에코가 존재할 때 제1 소정의 통계적인 분포에 따르며 에코가 존재하지 않을 때 제2 소정의 통계적인 분포를 따르는 랜덤 프로세스라 가정되는 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 제1 소정의 통계적인 분포는 일정한 플루어에 관한 라플라스 분포인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 제1 소정의 통계적인 분포는 가우스 분포인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  6. 제 3항에 있어서,
    상기 제1 소정의 통계적인 분포는 레비 알파-안정 분포인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  7. 제 3항 내지 제 7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 소정의 통계적인 분포는 일정한 분포인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  8. 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(D(t,△))은 다음 수학식에 비례하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00033
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이고,
    LIM은 플루어이며,
    N은 거리 측정값에 포함된 개별적인 피치 추정값의 수인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  9. 제 1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(D(t,△))은 다음 수학식에 비례하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00034
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이고,
    LIM은 플루어이고,
    TH는 소정의 상수이며,
    λ는 소정의 가중치 팩터인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  10. 제 1항 내지 제 3항 및 제5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(DG(t,△))은 다음 수학식에 비례하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00035
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이며,
    N은 거리 측정값에 포함된 개별적인 피치 추정값의 수인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  11. 제 1항 내지 제 3항 및 제5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(DG(t,△))은 다음 수학식에 비례하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00036
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이고
    THG는 소정의 상수이며,
    λ는 소정의 가중치 팩터인 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  12. 제 1항 내지 제 11항 중 어느 한 항에 있어서,
    코딩된 비트-스트림으로부터 상기 피치 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  13. 제 1항 내지 제 11항 중 어느 한 항에 있어서,
    코딩되지 않은 데이터 스트림으로부터 상기 피치 추정값을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에코 검출 방법.
  14. 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법에 있어서,
    상기 제1 신호의 피치 추정값 및 상기 제2 신호의 피치 추정값 사이에 거리 측정값을 형성하는 단계를 포함하는, 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    가설 검증에 의해 상기 거리 측정값을 형성하는 단계를 포함하는데, 상기 제1 신호의 피치 추정값 및 상기 제2 신호의 피치 추정값 사이의 차는 상기 신호들이 유사할 때 제1 소정의 통계적인 분포에 따르며, 상기 신호들이 유사하지 않을 때 제2 소정의 통계적인 분포를 따르는 랜덤 프로세스라 가정되는 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 제1 소정의 통계적인 분포는 일정한 플루어에 관한 라플라스 분포인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 제1 소정의 통계적인 분포는 가우스 분포인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  18. 제 15항 내지 제 18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 소정의 통계적인 분포는 레비 알파-일정 분포인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  19. 제 15항 내지 제 18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 소정의 통계적인 분포가 일정한 분포인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  20. 제 14항 내지 제 16항 중 어느 한 항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(D(t,△))은 다음 수학식에 비례 하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00037
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이고,
    LIM은 플루어이며,
    N은 거리 측정값에 포함된 개별적인 피치 추정값의 수인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  21. 제 14항 내지 제 16항 중 어느 한 항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(D(t,△))은 다음 수학식에 비례하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00038
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이고,
    LIM은 플루어이고,
    TH는 소정의 상수이며,
    λ는 소정의 가중치 팩터인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이 에서 유사성을 결정하는 방법.
  22. 제 14항, 제 15항 또는 제 17항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(DG(t,△))은 다음 수학식에 비례하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00039
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이며,
    N은 거리 측정값에 포함된 개별적인 피치 추정값의 수인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  23. 제 14항, 제 15항 또는 제 17항에 있어서,
    경우(t) 및 지연(△)에 관련된 거리 측정값(DG(t,△))은 다음 수학식에 비례하는데:
    Figure 112008040553717-PCT00040
    Tul은 상기 제1 신호의 피치 추정값이고,
    Tdl은 상기 제2 신호의 피치 추정값이고
    THG는 소정의 상수이며,
    λ는 소정의 가중치 팩터인 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  24. 제 14항 내지 제 23항 중 어느 한 항에 있어서,
    코딩된 비트 스트림으로부터 상기 피치 추정값을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  25. 제 14항 내지 제 23항 중 어느 한 항에 있어서,
    코딩되지 않은 데이터 스트림으로부터 상기 피치 추정값을 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 제1 신호 및 제2 신호 사이에서 유사성을 결정하는 방법.
  26. 에코 검출기에 있어서,
    상기 제1 신호에 관하여 소정의 지연에서 제1 신호의 피치 추정값 및 제2 신호의 피치 추정값 사이에 거리 측정값 세트를 형성하는 수단(34,46);
    상기 제1 신호 및 상기 제2 신호 사이의 가장 높은 유사성에 대응하는 상기 세트로부터 거리 측정값을 선택기(36,48); 및
    상기 선택된 거리 측정값이 소정의 유사성 임계값(TH,THG)을 갖는다면 상기 제1 신호로부터 에코를 포함함에 따라 상기 제2 신호를 분류하는 분류기(32,44)를 포함하는, 에코 검출기.
  27. 제 26항에 있어서,
    상기 분류기(32,44)는 상기 제2 신호가 에코를 포함함에 따라 분류된다면 상기 선택된 거리 측정값에 대응하는 지연을 나타내도록 배열되는 것을 특징으로 하는 에코 검출기.
  28. 제 26항 또는 제 27항에 있어서,
    상기 거리 측정 세트를 형성하는 수단(34,46)은 가설 검증을 사용하도록 배열되는데, 상기 제1 신호의 피치 추정값 및 상기 제2 신호의 피치 추정값 사이의 차는 에코가 존재할 때 제1 소정의 통계적인 분포에 따르며 에코가 존재하지 않을 때 제2 소정의 통계적인 분포를 따르는 랜덤 프로세스라 가정되는 것을 특징으로 하는 에코 검출기.
  29. 제1 신호 및 제2 신호 사이의 유사성을 결정하는 장치에 있어서,
    상기 제1 신호의 피치 추정값 및 상기 제2 신호의 피치 추정값 사이의 거리 측정값을 형성하는 수단(34,46)을 포함하는, 제1 신호 및 제2 신호 사이의 유사성 을 결정하는 장치.
  30. 제 29항에 있어서,
    상기 거리 측정값을 형성하는 수단(34,46)은 가설 검증을 사용하도록 배열되는데, 상기 제1 신호의 피치 추정값 및 상기 제2 신호의 피치 추정값 사이의 차는 에코가 존재할 때 제1 소정의 통계적인 분포에 따르며 에코가 존재하지 않을 때 제2 소정의 통계적인 분포를 따르는 랜덤 프로세스라 가정되는 것을 특징으로 하는 에코 검출기.
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