KR20110038024A - 널 프로세싱 노이즈 감산을 이용한 노이즈 억제 시스템 및 방법 - Google Patents

널 프로세싱 노이즈 감산을 이용한 노이즈 억제 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

노이즈 감산 프로세싱을 사용하여 노이즈를 억제하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 이러한 노이즈 감산 프로세싱은 적어도 제1 및 제2 음향 신호를 수신하는 단계를 포함한다. 요구되는 신호 성분은 노이즈 성분 신호를 얻기 위해 제2 음향 신호로부터 계산되고 감산될 수 있다. 레퍼런스 에너지 비 및 예측 에너지 비의 결정이 만들어질 수 있다. 부분적으로 레퍼런스 에너지 비 및 예측 에너지 비에 기초하여 노이즈 성분 신호를 조정할 지 여부에 대한 결정이 이루어질 수 있다. 이러한 노이즈 성분 신호는 상기 결정에 기초하여 조정되거나 동결될 수 있다. 그다음, 노이즈 성분 신호는 출력될 수 있는 노이즈 감산된 신호를 생성하기 위해 제1 음향 신호로부터 제거될 수 있다.

Description

널 프로세싱 노이즈 감산을 이용한 노이즈 억제 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING NOISE SUPPRESSION UTILIZING NULL PROCESSING NOISE SUBTRACTION}
본 발명은 일반적으로 오디오 처리에 관한 것이고 보다 상세하게는 오디오 신호의 적응성 노이즈 억제에 관한 것이다.
현재, 부정적인 오디오 환경 내의 배경 잡음을 줄이는 다양한 방법이 존재한다. 하나의 이러한 방법은 정적(stationary) 노이즈 억제 시스템을 사용하는 것이다. 정적 노이즈 억제 시스템은 항상 입력 노이즈보다 낮고 고정된 크기인 출력 노이즈를 제공할 것이다. 전형적으로 정적 노이즈 억제는 12-13 데시벨(dB)의 범위이다. 노이즈 억제는 더 높은 노이즈 억제에서 분명해질 수 있는 음성 왜곡 발생을 피하기 위해, 이러한 보수적인(conservative) 레벨로 고정된다.
더 높은 노이즈 억제를 위해, 신호대잡음비(SNR)를 기초로 한 동적 노이즈 억제 시스템이 사용되어 왔다. 이 SNR은 억제 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 불행하게도, SNR은 오디오 환경 내의 상이한 노이즈 타입의 존재로 인해 그 자체로 음성 왜곡의 매우 우수한 예측자는 아니다. SNR은 음성이 노이즈보다 얼마나 더 큰지의 비율이다. 그러나, 음성은 계속 변하고 무음(pause)을 포함하는 정적인 신호일 수 있다. 전형적으로, 일정 기간에 걸친 음성 에너지는, 워드, 무음, 워드, 무음 등을 포함할 것이다. 또한, 정적인 노이즈 및 동적인 노이즈가 오디오 환경에 존재할 수 있다. SNR은 모든 이러한 비정적인 음성 및 노이즈, 및 정적인 음성 및 노이즈를 평균낸다. 노이즈 신호의 통계는 고려하지 않으며, 오직 노이즈의 전체 레벨이 무엇인지만 고려한다.
몇몇 종래기술의 시스템에서, 강화 필터가 노이즈 스펙트럼의 추정값을 기초로 유도될 수 있다. 하나의 일반적인 강화 필터는 위너(Wiener) 필터이다. 강화 필터는 전형적으로 사용자의 인지 여부를 고려하지 않고, 임의의 수학적인 에러 양을 최소화도록 구성된다는 점이 단점이다. 그 결과, 노이즈 억제의 부작용으로 어느 정도의 크기의 음성 열화가 도입된다. 이러한 음성 열화는 노이즈 레벨이 높아질수록, 그리고 더 많은 노이즈 억제가 적용될수록, 더 심해질 것이다. 이것은 더 많은 음성 손실 왜곡 및 음성 열화를 도입시킨다.
일부 종래 시스템은 일반화된 사이드-로브 상쇄기를 사용한다. 이러한 일반화된 사이드-로브 상쇄기는 요구되는 신호를 식별하고 수신된 신호에 의해 포함된 신호에 간섭하는데 사용된다. 요구되는 신호는 요구되는 로케이션으로부터 전파하고, 간섭하는 신호는 다른 로케이션으로부터 전파한다. 간섭하는 신호는 간섭 상쇄를 위해, 수신된 신호로부터 감산된다.
많은 노이즈 억제 프로세스가 마스킹 이득을 계산하고 이러한 마스킹 이득을 입력 신호에 적용한다. 따라서, 오디오 신호가 대부분 노이즈라면 낮은 값인 마스킹 이득이 오디오 신호에 적용될 수 있다(즉, 승산될 수 있다). 반대로, 오디오 신호가 대부분 요구되는 음성과 같은 사운드라면, 높은 값의 이득 마스크가 오디오 신호에 적용될 수 있다. 이러한 프로세스는 승산 노이즈 억제로 불린다.
본 발명의 실시예는 노이즈 억제와 음성 강화와 연관된 종래 문제를 극복하거나 실질적으로 완화시킨다. 실시예에서, 적어도 제1 및 제2 음향 신호는 마이크로폰 어레이에 의해 수신된다. 이러한 마이크로폰 어레이는 클로즈 마이크로폰 어레이 또는 스프레드 마이크로폰 어레이를 포함할 수 있다.
노이즈 성분 신호는 제2 음향 신호로부터 복소값 계수 σ에 의해 가중된 제1 음향 신호를 감산함으로써 마이크로폰에 의해 수신된 신호의 각 서브밴드에서 결저오딜 수 있다. 그다음, 또 다른 복소값 계수 α에 의해 가중된 노이즈 성분 신호는 제1 음향 신호로부터 감산되어 타겟 신호의 추정값(즉, 노이즈 감산된 신호)을 산출한다.
α를 조정할 지에 대한 결정이 이루어질 수 있다. 실시예에서, 이러한 결정은 레퍼런스 에너지 비(g1) 및 예측 에너지 비(g2)에 기초하여 이루어질 수 있다. 복소값 계수 α는 노이즈 성분 신호를 조정하기 위해 예측 에너지 비가 레퍼런스 에너지 비보다 클 때 적응될 수 있다. 반대로, 이러한 적응 계수는 예측 에너지 비가 레퍼런스 에너지 비 보다 적을 때 동결될 수 있다. 그다음, 이러한 노이즈 성분 신호는 제1 음향 신호로부터 제거되어, 출력될 수 있는 노이즈 감산된 신호를 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 환경이다.
도 2는 본 발명의 실시예를 구현하는 오디오 디바이스의 예의 블록도이다.
도 3은 스프레드 마이크로폰 어레이를 사용하는 오디오 처리 시스템의 예의 블록도이다.
도 4은 도 3의 오디오 처리 시스템의 오디오 억제 시스템의 예의 블록도이다.
도 5는 클로즈 마이크로폰 어레이를 사용하는 오디오 처리 시스템의 예의 블록도이다.
도 6은 도 5의 오디오 처리 시스템의 노이즈 억제 시스템의 예의 블록도이다.
도 7a는 노이즈 감산 엔진의 예의 블록도이다.
도 7b는 노이즈 감산 엔진의 동작을 설명하는 대략도이다.
도 8은 오디오 디바이스에서의 노이즈를 억제하기 위한 방법예의 순서도이다.
도 9은 노이즈 감산 처리를 행하기 위한 방법예의 순서도.
본 발명은 오디오 신호에서의 노이즈의 적응성 억제를 위한 시스템 및 방법예를 제공한다. 실시예는 음성 열화량을 최소로 하거나 전혀 없게 노이즈 억제량의 균형 맞추도록 시도한다. 실시예는 노이즈 억제는 순수한 승산의 노이즈 억제 프로세서와 달리 오디오 로케이션에 기초하고 감산성 노이즈 억제 프로세스를 적용한다.
본 발명의 실시예는 휴대폰, 폰 핸드셋, 헤드셋 및 화상 시스템과 같은 사운드를 수신하도록 구성된 임의의 오디오 디바이스에 실현될 수 있고, 이러한 오디오 디바이스에 제한되지 않는다. 실시예가 음성 왜곡을 최소화하면서 향상된 노이즈 억제를 제공하도록 구성되는 것이 유리하다. 본 발명의 일부 실시예가 휴대폰상의 동작에 대해 설명될 것이지만, 본 발명은 임의의 오디오 디바이스에서 실시될 수 있다.
도 1에 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 환경이 도시되어 있다. 사용자는 오디오 디바이스(104)로의 음성 소스(102)로서 작용한다. 오디오 디바이스(104)의 예는 마이크로폰 어레이를 포함할 수 있다. 마이크로폰 어레이는 클록즈 마이크로폰 어레이 또는 스프레드 마이크로폰 어레이를 포함할 수 있다.
실시예에서, 마이크로폰 어레이는 오디오 소스(102)에 관련된 제1 마이크로폰(106) 및 제1 마이크로폰(106)으로부터 먼 거리에 위치된 제2 마이크로폰(108)을 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예가 2개의 마이크로폰(106, 108)을 갖는 것에 대해 설명될 것이지만, 마이크로폰 어레이내에 임의의 수의 마이크로폰 또는 음향 센서를 갖는 대안의 실시예를 생각해볼 수 있다. 일부 실시예에서, 마이크로폰(106, 108)은 옴니-디렉셔널 마이크로폰을 포함할 수 있다.
마이크로폰(106, 108)이 오디오 소스(102)로부터 사운드(즉, 음향 신호)를 수신하지만, 마이크로폰(106, 108)은 또한 노이즈(110)를 픽업한다. 노이즈(110)가 도 1의 단일 로케이션으로부터 나오는 것으로 도시되어 있지만, 노이즈(110)는 오디오 소스(102)와 상이한 하나 이상의 로케이션으로부터 임의의 사운드를 포함할 수 있고, 반향 및 에코를 포함할 수 있다. 노이즈(110)는 정적일 수 있고, 비정적인 또는, 정적인 노이즈 및 비정적인 노이즈의 조합일 수 있다.
도 2에서, 오디오 디바이스(104)의 예가 보다 상세하게 도시되어 있다. 실시예에서, 오디오 디바이스(104)는 프로세서(202), 제1 마이크로폰(106), 제2 마이크로폰(108), 오디오 처리 시스템(204), 및 출력 디바이스(206)를 포함하는 오디오 수신 디바이스이다. 이러한 오디오 디바이스(104)는 오디오 디바이스(104) 동작을 위해 필요한 컴포넌트(도시되지 않음)를 더 포함할 수 있다. 오디오 처리 시스템(204)은 도 3에서 보다 상세하게 설명될 것이다.
실시예에서, 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108)은 이들간에 레벨차를 허용하기 위해 이격되어 있다. 마이크로폰(106, 108)에 의한 수신시에, 음향 신호는 전기 신호(즉, 제1 전기 신호 및 제2 전기 신호)로 전환될 수 있다. 전기 신호는 그 자체가 일부 실시예에 따른 처리를 위해 아날로그-디지털 컨버터(도시되지 않음)에 의해 디지털 신호로 전환될 수 있다. 음향 신호를 구별하기 위해, 제1 마이크로폰(106)에 의해 수신된 음향 신호는 여기에서 제1 음향 신호로 불리고, 제2 마이크로폰(108)에 의해 수신된 음향 신호는 여기에서 제2 음향 신호로 불린다.
출력 디바이스(206)는 오디오 출력을 사용자에게 제공하는 임의의 디바이스이다. 예를 들어, 출력 디바이스(206)는 헤드셋 또는 핸드셋의 이어피스 또는 컨퍼런싱 디바이스의 스피커를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 오디오 처리 시스템(204a)의 상세한 블록도이다. 실시예에서, 오디오 처리 시스템(204a)은 메모리 디바이스내에 구현된다. 도 3의 오디오 처리 시스템은 스프레드 마이크로폰 어레이를 포함하는 실시예에서 사용될 수 있다.
동작에서, 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108)으로부터 수신된 음향 신호는 주파수 분석 모듈(302)을 통해 전기 신호로 전환되고 처리된다. 하나의 실시예에서, 이러한 주파수 분석 모듈(302)은 음향 신호를 취하고 필터 뱅크에 의해 시뮬레이팅된 와우의 주파수 분석(즉, 와우 도메인)을 모방한다. 하나의 예에서, 주파수 분석 모듈(302)은 음향 신호를 주파수 서브밴드로 분리한다. 대안으로, 단시간 푸리에 변환(STFT), 서브밴드 필터 뱅크, 모듈레이팅된 컴플렉스 래핑된 변환, 와우 모델, 웨이블렛등과 같은 다른 필터가 주파수 분석 및 합성을 위해 사용될 수 있다. 대부분의 사운드(예를 들어, 음향 신호)가 복잡하고 하나 보다 많은 주파수를 포함하기 때문에, 음향 신호에 대한 서브밴드 분석은 프레임(예를 들어, 사전결정된 기간) 동안 복잡한 음향 신호에 어떤한 개별 주파수가 존재하는지를 결정한다. 하나의 실시예에 따라, 프레임은 8ms 길이를 갖는다. 대안의 실시예는 다른 프레임 길이를 사용하거나 프레임을 전혀 사용하지 않을 수 있다. 이러한 결과는 고속 와우 트랜스폼(FCT) 도메인에 서브밴드 신호를 포함할 수 있다.
일단 서브밴드 신호가 결정되면, 이러한 서브밴드 신호는 노이즈 감산 엔진(304)으로 전송된다. 이러한 노이즈 감산 엔진(304)의 예는 각 서브밴드에 대한 제1 음향신호로부터 노이즈 성분을 적응식 감산하도록 구성된다. 노이즈 감산 엔진(304)의 출력은 노이즈 감산된 서브밴드 신호로 구성된 노이즈 감산된 신호이다. 노이즈 감산 엔진(304)은 도 7a 및 도 7b와 함께 보다 상세하게 설명될 것이다. 노이즈 감산된 서브밴드 신호는 음성 또는 비음성(예를 들어, 음악)인 요구되는 오디오를 포함할 수 있다는 것에 주목해야 한다. 노이즈 감산 엔진(304)의 결과는 사용자에게 출력되거나 추가 노이즈 억제 시스템(예를 들어, 노이즈 억제 엔진(306))을 통해 처리될 수 있다. 설명을 위해, 본 발명의 실시예는 노이즈 감산 엔진(304)의 출력이 추가 노이즈 억제 시스템을 통해 처리되는 실시예를 설명할 것이다.
그다음, 제2 음향 신호의 서브밴드 신호를 따른 노이즈 감산된 버스-밴드 신호가 노이즈 억제 엔진(306a)에 제공된다. 실시예에 따라, 노이즈 억제 엔진(306a)은 노이즈 감산된 음성 신호에 남아 있는 노이즈 성분을 더 감소시키기 위해, 노이즈 감산된 버스-밴드 신호에 적용되도록 이득 마스크를 생성한다. 이러한 노이즈 억제 엔진(306a)은 아래의 도 4를 통해 보다 상세하게 설명될 것이다.
그다음 노이즈 억제 엔진(306a)에 의해 결정된 이득 마스크는 마스킹 모듈(308)내의 노이드 감산된 신호에 적용될 수 있다. 이에 따라, 각 이득 마스크는 마스킹된 주파수 서브밴드를 생성학 위해, 연관된 노이즈 감산된 주파수 서브밴드에 적용될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 승산 노이즈 억제 시스템(312a)은 노이즈 억제 엔진(306a) 및 마스킹 모듈(308)을 포함한다.
다음으로, 마스킹된 주파수 서브밴드는 와우 도메인으로부터 시간 도멘으로 역변환된다. 이러한 변환은 마스킹된 주파수 서브밴드를 취하고 주파수 합성 모듈(310)내의 와우 채널의 위상 전이된 신호를 함께 더하는 단계를 포함할 수 있다. 대안으로, 이러한 변환은 마스킹된 주파수 서브밴드를 취하는 단계 및 이것을 주파수 합성 모듈(310)내의 와우 채널의 역주파수와 승산하는 단계를 포함할 수 있다. 하나의 변환이 완료되면, 합성된 음향 신호는 사용자에게 출력될 수 있다.
이제 도 4에서, 도 3의 노이즈 억제 엔진(306a)이 설명된다. 노이즈 억제 엔진(306a)의 예는 에너지 모듈(402), 인터-마이크로폰 레벨 차(ILD) 모듈(404), 적응성 분류기(406), 노이즈 산정 모듈(408), 및 적응성 인텔리전트 억제(AIS) 제너레이터(410)를 포함한다. 노이즈 억제 엔진(306a)은 예이고 여기에 언급되어 통합된 미국 특허 출원 11/343,524에 도시되고 설명된 것과 같은 모듈의 다른 조합을 포함할 수 있다는 것에 주목해야 한다.
본 발명의 실시예에 따라, AIS 제너레이터(410)는 노이즈 감사된 신호내의 노이즈를 억제하고 음성을 강화하기 위해 마스킹 모듈(308)에 의해 사용된 타임 및 주파수 변화 이득 또는 이득 마스크를 유도한다. 그러나, 이러한 이득 마스크를 유도하기 위해, 특정 입력이 AIS 제너레이터(410)에 대해 필요하다. 이러한 입력은 노이즈의 파워 스펙트럼 밀도(즉, 노이즈 스펙트럼), 노이즈 감산된 신호의 파워 스펙트럼 밀도(여기에서 제1 스펙트럼으로 부른다), 및 인터-마이크로폰 레벨차(ILD)를 포함한다.
실시예에 따라, 노이즈 감산 엔진(304)으로부터 나오는 노이즈 감산된 신호(c'(k)) 및 제2 음향 신호(f'(k))는 음향 신호의 각 주파수 밴드에 대한 타임 인터발 동안 에너지/파워 추정값(즉, 파워 추정값)을 계산하는 에너지 모듈(402)에 전송된다. 도 7b에 도시된 바와 같이, f'(k)는 선택적으로 f(k)와 동일할 수 있다. 결과로서, 모든 주파수 밴드에 걸친 제1 스펙트럼(즉, 노이즈 감산된 신호의 파워 스펙트럼 밀도)는 에너지 모듈(402)에 의해 결정될 수 있다. 이러한 제1 스펙트럼은 AIS 제너레이터(4100 및 ILD 모듈(404; 아래에 더 설명된다)에 공급될 수 있다. 마찬가지로, 에너지 모듈(402)은 ILD 모듈(404)에 공급된 모든 주파수 밴드에 걸친 제2 스펙트럼(즉, 제2 음향 신호의 파워 스펙트럼 밀도)를 결정한다. 파워 추정값 및 파워 스펙트럼의 계산에 대한 상세한 내용은 여기에 언급되어 통합된, 공동 계류중인 미국 특허 출원 11/343,524 및 공동 계류중인 미국 특허 출원 11/699,732에서 발견될 수 있다.
2개의 마이크로폰 실시예에서, 파워 스펙트럼은 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108) 사이의 에너지 비를 결정하도록 인터-마이크로폰 레벨차(ILD) 모듈(404)에 의해 사용된다. 실시예에서, 이러한 ILD는 시간 및 주파수 변화 ILD일 수 있다. 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108)이 특별한 방법으로 방위결정될 수 있기 때문에, 특정 레벨차가 음성이 활성일 때 발생할 수 있고 다른 레벨차가 노이즈가 활성일 때 발생할 수 있다. 그후에, ILD는 적응성 분류기(406) 및 AIS 제너레이터(410)로 전송된다. ILD를 계산하기 위한 하나의 실시예에 대한 보다 상세한 내용은 여기에 언급되어 통합된, 공동 계류중인 미국 특허 출원 11/343,524 및 공동 계류중인 미국 특허 출원 11/699,732에서 발견될 수 있다. 다른 실시예에서, 다른 형태의 ILD 나제1 및 제2 마이크로폰(106, 108) 사이의 에너지차가 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108)의 에너지의 비가 사용될 수 있다. 또한, 대안의 실시예는 적응성 분류 및 노이즈 억제를 위한 ILD 이외의 큐를 사용할 수 있다(즉, 이득 마스크 계산). 예를 들어, 노이즈 플로어 임계값이 사용될 수 있다. ILD의 사용에 대한 언급은 다른 큐에 적용가능한 것으로 해석될 수 있다.
적응성 분류기(406)예는 각 프레임내의 각 주파수 밴드에 대한 음향 신호내의 음성으로부터 노이즈 및 디스토터(예를 들어, 네가티브 ILD를 갖는 소스)를 구별하도록 구성된다. 이러한 적응성 분류기(406)는 특징(예를 들어, 음성, 노이즈 및 디스토터)이 변하고 환경내 음향 상태에 종속되기 때문에 적응성을 갖는 것으로 생각된다. 예를 들어, 하나의 상황에서의 음성을 나타내는 ILD는 또 다른 상황에서의 노이즈를 나타낼 수 있다. 따라서, 적응성 분류기(406)는 ILD에 기초하여 분류화 바운더리를 조정할 수 있다.
실시예에 따라, 적응성 분류기(406)는 음성으로부터 노이즈 및 디스토터를 구별하고, 이러한 결과를 노이즈 추정값을 유도하는 노이즈 추정 모듈(408)에 제공한다. 처음에, 이러한 적응성 분류기(406)는 각 주파수에서의 채널 사이의 최대 에너지를 결정할 수 있다. 각 주파수에 대한 로컬 ILD가 또한 결정된다. 글로벌 ILD가 로컬 ILD에 에너지를 적용시킴으로써 계산될 수 있다. 새롭게 계산된 글로벌 ILD에 기초하여, ILD 관찰용 러닝 평균 글로벌 ILD 및/또는 러닝 수단 및 버라이언스(즉, 글로벌 클러스터)가 갱신될 수 있다. 그다음, 프레임 타입은 글로벌 클러스터에 대해 글로벌 ILD의 위치에 기초하여 분류될 수 있다. 이러한 프레임 타입은 소스, 백그라운드 및 디스토터를 포함할 수 있다.
일단 이러한 프레임 타입이 결정되면, 적응성 분류기(406)는 소스, 백그라운드 및 디스토터를 위한 글로벌 평균 러닝 수단 및 버라이언스(즉, 클러스터)를 갱신할 수 있다. 하나의 실시예에서, 이러한 프레임이 소스, 백그라운드 또는 디스토터로서 분류된다면, 상응하는 글로벌 클러스터는 활성인 것으로 생각되고 글로벌 ILD로 이동된다. 프레임 타입과 매칭하지 않는 글로벌 소스, 백그라운드 및 디스토터 글로벌 클러스는 비활성인 것으로 생각된다. 사전결정된 기간 동안 비활성인 것으로 남아 있는 소스 및 디스토터 글로벌 클러스터는 백그라운드 글로벌 클러스터쪽으로 이동할 수 있다. 백그라운드 글로벌 클러스터가 사전결정된 기간동안 비활성인 것으로 남아 있다면, 백그라운드 글로벌 클러스터는 글로벌 평균으로 이동한다.
일단 이러한 프레임 타입이 결정되면, 적응성 분류기(406)는 또한 소스, 백그라운드 및 디스토터에 대한 로컬 평균 러닝 수단 및 버라이언스(즉, 클러스터)를 갱신할 수 있다. 이러한 로컬 활성 및 비활성 클러스터를 갱신하는 프로세스는 글로벌 활성 및 비활성 클러스터를 갱신하는 프로세스와 유사하다.
소스 및 백그라운드 클러스터의 위치에 기초하여, 에너지 스펙트럼내의 포인트는 소스 또는 노이즈로서 분류되고, 이러한 결과는 노이즈 추정 모듈(408)에 전달된다.
대안의 실시예에서, 적응성 분류기(406)의 예는 최소 통계 추정기를 사용하여 각 주파수 밴드내의 최소 ILD를 추적하는 것을 포함한다. 분류화 임계값은 각 밴드내의 최소 ILD 위의 고정된 거리(예를 들어, 3dB)에 배치될 수 있다. 대안으로, 이러한 임계값은 각 밴드에서 관찰되는 ILD 값의 최근 관찰된 범위에 의존하여, 각 밴드내의 최소 ILD 위의 가변 거리에 배치될 수 있다. 예를 들어, ILD의 관찰된 범위가 6dB 위에 있다면, 임계값은 특정 주기(예를 들어, 2초) 동안 각 밴드에서 관찰되는 최소 및 최대 ILD 사이의 중간에 있도록 배치될 수 있다. 이러한 적응성 분류기는 여기에 언급되어 통합된, "System and Method for Adaptive Intelligent Noise Suppression" 표제의 2007년 7월 6일 출원된 미국 논프로비저널 출원 11/825,563에 더 설명되어 있다.
실시예에서, 노이즈 추정값은 제1 마이크로폰(106)으로부터의 음향 신호 및 적응성 분류기(406)로부터의 결과에 기초하고 있다. 노이즈 추정 모듈(408)의 예는 본 발명의 하나의 실시예에 따라,
Figure pct00001
에 의해 수학적으로 근사화될 수 있는 성분인 노이즈 추정값을 생성한다. 볼 수 있는 바와 같이, 이러한 실시예의 노이즈 추정값은 제1 음향 신호의 현 에너지 추정값, E 1 (t,ω) 및 이전 타임 프레임의 노이즈 추정값, N(t-1,ω)의 최소 통계값에 기초한다. 결과로서, 노이즈 추정이 효율적으로 그리고 낮은 레이턴시로 수행된다.
상기 등식내의 λ 1 (t,ω)는
Figure pct00002
로서, ILD 모듈(404)에 의해 근사화된 ILD로부터 유도될 수 있다.
즉, 제1 마이크로폰(106)이 음성이 위에 있을 것으로 예상되는 임계값 (예를 들어, threshold=0.5) 보다 작다면, λ 1 이 작고, 따라서, 노이즈 추정 모듈(408)은 노이즈에 근접하게 따른다. ILD가 상승으로 출발할 때(예를 들어, 음성이 큰 ILD 영역내에 존재함으로 해서), λ 1 이 증가한다. 결과적으로, 노이즈 추정 모듈(408)은 노이즈 추정 프로세스를 슬로우 다운하고 음성 에너지는 최종 노이즈 추정값에 상당히 기여하지 않는다. 대안의 실시예에는 노이즈 추정값 또는 노이즈 스펙트럼을 결정하기 위한 다른 방법을 생각할 수 있다. 그다음, 노이즈 스펙트럼(즉, 음향 신호의 모든 주파수 대역에 대한 노이즈 추정값)은 AIS 제너레이터(410)로 전송될 수 있다.
AIS 제너레이터(410)는 에너지 모듈(402)로부터 제1 스펙트럼의 음성 에너지를 수신한다. 이러한 제1 스펙트럼은 또한 노이드 감산 엔진(304)에 의해 처리 후에 일부 노이즈가 남아 있을 수 있다. AIS 제너레이터(410)는 또한 노이즈 추정 모듈(408)로부터 노이즈 스펙트럼을 수신할 수 있다. 이러한 입력 및 ILD 모듈(404)로부터의 선택적 ILD에 기초하여, 음성 스펙트럼이 추정될 수 있다. 하나의 실시예에서, 음성 스펙트럼은 제1 스펙트럼의 파워 추정값으로부터 노이즈 스펙트럼의 노이즈 추정값을 감산함으로써 추정된다. 연속으로, AIS 제너레이터(410)는 제1 음향 신호에 적용하기 위한 이득 마스크를 결정할 수 있다. 이러한 AIS 제너레이터(410)의 보다 상세한 설명은 적응성 분류기는 여기에 언급되어 통합된, "System and Method for Adaptive Intelligent Noise Suppression" 표제의 2007년 7월 6일 출원된 미국 출원 번호 11/825,563에 발견될 수 있다. 실시예에서, 시간과 주파수에 종속된, AIS 제너레이터(410)로부터 출력된 이득 마스크는 음성 손실 왜곡을 억제하면서 노이즈 억제를 최대화할 것이다.
노이즈 억제 엔진(306a)의 시스템 구조는 단지 예에 불과하다는 것에 주목해야 한다. 대안의 실시예는 보다 많은 컴포넌트, 보다 적은 컴포넌트 또는 등가의 컴포넌트를 포함할 수 있고 본 발명의 실시예의 범위에 있을 수 있다. 노이즈 억제 엔진(306a)의 다양한 모듈이 단일 모듈로 조합될 수 있다. 예를 들어, ILD 모듈(404)의 기능은 에너지 모듈(304)의 기능과 조합될 수 있다.
이제 도 5에서, 대안의 오디오 처리 시스템(204b)의 상세한 블록도가 도시된다. 도 3의 오디오 처리 시스템(204a)에 대조적으로, 도 5의 오디오 처리 시스템(204b)은 클로즈 마이크로폰 어레이를 포함하는 실시예에서 사용될 수 있다. 주파수 분석 모듈(302), 마스킹 모듈(308) 및 주파수 합성 모듈(310)의 기능은 도 3의 오디오 처리 시스템(204a)에 대하여 설명된 것과 동일하고 상세하게 설명되지 않을 것이다.
주파수 분석 모듈(302)에 의해 결정된 서브밴드 신호는 노이즈 감산 엔진(304) 및 어레이 처리 엔진(502)에 전송될 수 있다. 노이즈 감산 엔진(304)의 예는 각 서브밴드에 대하여 제1 음향 신호로부터 노이즈 성분을 적응식 감산하도록 구성되어 있다. 노이즈 감산 엔진(304)의 출력은 노이즈 감산된 서브밴드 신호로 구성된 노이즈 감산된 신호이다. 본 실시예에서, 노이즈 감산 엔진(304)은 노이즈 억제 엔진(306a)에 널 처리(NP) 이득을 제공한다. 이러한 NP 이득은 노이즈 감산된 신호로부터 얼마나 많은 제1 신호가 상쇄되었는지를 나타내는 에너지비를 포함한다. 제1 신호가 노이즈에 의해 지배된다면, NP 이득은 커질 것이다. 반대로, 제1 신호가 음성에 의해 지배된다면, NP 이득은 제로에 가까워질 것이다. 노이즈 감산 엔진(304)은 아래의 도 7a 및 도 7b에 함께 보다 상세하게 설명될 것이다.
실시예에서, 어레이 처리 엔진(502)은 클로즈 마이크로폰 어레이(예를 들어, 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108)에 대한 방향성 패턴(즉, 합성 방향성 마이크로폰 응답)을 생성하기 위해 제1 및 제2 신호의 서브밴드 신호를 적응식으로 처리하도록 구성된다. 방향성 패턴은 제1 음향 (서브밴드) 신호에 기초한 포워드-페이싱 카디오이드 패턴 및 제2 (서브밴드) 음향 신호에 기초한 백워드-페이싱 카디오이드 패턴을 포함할 수 있다. 하나의 실시예에서, 서브밴드 신호는 백워드-페이싱 카디오이드 패턴의 널이 오디오 소스(102)쪽으로 지향되도록 적용될 수 있다. 어레이 처리 엔진(502)의 구현 및 기능에 대한 보다 상세한 내용은 여기에 언급되어 통합된, "System and Method for Providing Close-Microphone Array Noise Reduction" 표제의 미국 특허 출원 12/080,115에서 발견될 수 있다(적응성 어레이 처리 엔진으로 불린다). 이러한 카디오이드 신호(즉, 포워드-페이싱 카디오이드 패턴을 구현하는 신호 및 백워드-페이싱 카디오이드 패턴을 구현하는 신호)는 그다음 어레이 처리 엔진(502)에 의해 노이즈 억제 엔진(306b)에 제공된다.
노이즈 억제 엔진(306b)은 카디오이드 신호를 따라 NP 이득을 수신한다. 실시예에 따라, 노이즈 억제 엔진(306b)은 노이즈 감산된 음성 신호에 남을 수 있는 임의의 노이즈 성분을 더 감소시키기 위해 노이즈 감산 엔진(304)로부터 노이즈 감산된 서브밴드 신호에 적용되도록 이득 마스크를 생성한다. 노이즈 억제 엔진(306b)은 아래의 도 6과 함께 보다 상세하게 설명될 것이다.
그다음, 노이즈 억제 엔진(306b)에 의해 결정된 이득 마스크는 마스킹 모듈(308)내의 노이즈 감산된 신호에 적용될 수 있다. 이에 따라, 각 이득 마스크는 마스킹된 주파수 서브밴드를 생성하기 위해, 연관된 노이즈 감산된 주파수 서브밴드에 적용될 수 있다. 이어서, 마스킹된 주파수 서브밴드는 주파수 합성 모듈(310)에 의해 와우 도메인으로부터 시간 도메인으로 다시 변환된다. 일단 변환이 완료되면, 합성된 음향 신호는 사용자에게 출력될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 승산 노이즈 억제 시스템(312b)은 어레이 처리 엔진(502), 노이즈 억제 엔진(306b), 및 마스킹 모듈(308)을 포함한다.
이제 도 6에서, 노이즈 억제 엔진(306b)의 예가 보다 상세하게 도시되어 있다. 노이즈 억제 엔진(306b)의 예는 에너지 모듈(402), 인터-마이크로폰 레벨차(ILD) 모듈(404), 적응성 분류기(406), 노이즈 추정 모듈(408), 및 적응성 인텔리전트 억제(AIS) 제너레이터(410)를 포함한다. 노이즈 억제 엔진(306b)의 다양한 모듈이 노이즈 억제 엔진(306a)내의 모듈과 유사하게 기능한다는 것에 주목해야 한다.
본 발명에서, 제1 음향 신호(c"(k)) 및 제2 음향 신호(f"(k))는 음향 신호의 각 주파수 밴드(즉, 파워 추정치)에 대한 시간 인터벌 동안 에너지/파워 추정값을 계산하는 에너지 모듈(402)에 의해 수신된다. 결과적으로, 모든 주파수 밴드에 걸친 제1 스펙트럼(즉, 제1 서브밴드 신호의 파워 스펙트럼 밀도)가 에너지 모듈(402)에 의해 결정될 수 있다. 이러한 제1 스펙트럼은 AIS 제너레이터(410) 및 ILD 모듈(404)에 공급될 수 있다. 이와 마찬가지로, 에너지 모듈(402)은 ILD 모듈(404)에 공급된 모든 주파수 밴드에 거친 제2 스펙트럼(즉, 제2 서브밴드 신호의 파워 스펙트럼 밀도)을 결정한다. 파워 추정값 및 파워 스펙트럼의 계산에 관한 보다 상세한 내용은 여기에 언급되어 통합된, 공동 계류중인 미국 특허 출원 11/343,524 및 공동 계류중인 미국 특허 출원 11/699,732에서 발견될 수 있다.
이전에 설명된 바와 같이, 파워 스펙트럼이 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108) 사이의 에너지차를 결정하기 위해 ILD 모듈(404)에 의해 사용될 수 있다. 그다음, ILD는 적응성 분류기(406)와 AIS 제너레이터(410)에 전송될 수 있다. 대안의 실시예에서, 다른 형태의 ILD 또는 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108) 사이의 에너지차가 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108)의 에너지의 비가 사용될 수 있다. 또한, 대안의 실시예가 적응성 분류 및 노이즈 억제를 위해 ILD 이외의 큐를 사용할 수 있다는 것에 주목해야 한다(즉, 이득 마스크 계산). 예를 들어, 노이즈 플로어 임계값이 사용될 수 있다. ILD의 사용에 대한 레퍼런스는 다른 큐에 적용가능한 것으로 생각될 수 있다.
적응성 분류기(406) 및 노이즈 추정 모듈(408)의 예는 도 4에 따라 설명된 것과 동일한 기능을 수행한다. 즉, 적응성 분류기는 음성으로부터 노이즈 및 디스트랙터를 구별하고 그 결과를, 노이즈 추정값을 유도하는 노이즈 추정 모듈(408)에 제공한다.
AIS 제너레이터(410)는 에너지 모듈(402)로부터 제1 스펙트럼의 음성 에너지를 수신한다. AIS 제너레이터(410)는 또한 노이즈 추정 모듈(408)로부터 노이즈 스펙트럼을 수신할 수 있다. 이러한 입력 및 ILD 모듈(404)로부터의 선택적 ILD에 기초하여, 음성 스펙트럼이 추정될 수 있다. 하나의 실시예에서, 음성 스펙트럼은 제1 스펙트럼의 파워 추정값으로부터 노이즈 스펙트럼의 노이즈 추정값을 감산함으로써 추정된다. 또한, AIS 제너레이터(410)는 제1 음향 신호에 적용하는 이득 마스크를 결정하기 위해 신호가 노이즈 억제 엔진(306b)에 도달하는 시각까지 얼마나 많은 노이즈가 이미 상쇄되었는지를 나타내는 NP 이득(즉, 승산 마스크)을 사용한다. 하나의 예에서, NP 이득이 증가함에 따라, 입력에 대한 추정된 SNR이 감소된다. 실시예에서, 시간 및 주파수 종속된, AIS 제너레이터(410)로부터 출력된 이득 마스크는 음성 손실 왜곡을 억제하면서 노이즈 억제를 최대화할 수 있다.
노이즈 억제 엔진(306b)의 시스템 구조는 예시된 것임에 주목해야 한다. 대안의 실시예는 보다 많은 컴포넌트, 보다 적은 컴포넌트 또는 등가의 컴포넌트를 포함할 수 있고, 여전히 본 발명의 실시예의 범위내에 있을 수 있다.
도 7a는 노이즈 감산 엔진(304)의 예의 블록도이다. 이러한 노이즈 감산 엔진(304)의 예는 감산 프로세스를 사용하여 노이즈를 억제하도록 구성되어 있다. 노이즈 감산 엔진(304)은 노이즈 성분을 얻도록 제1 브런치내의 제1 신호로부터 원하는 성분(예를 들어, 원하는 음성 성분)을 처음에 감산함으로써 노이즈 감산된 신호를 결정할 수 있다. 그다음, 제1 신호로부터 노이즈 성분을 상쇄시키기 위해 제2 브런치에서 적응이 실행될 수 있다. 실시예에서, 노이즈 감산 엔진(304)은 신호 감산을 실행하도록 구성된 이득 모듈(702), 분석 모듈(704), 적응 모듈(706), 및 적어도 하나의 합산 모듈(708)을 포함한다. 다양한 모듈(702-708)의 기능은 도 7a과 함께 설명될 것이고 도 7b에 함께 더 설명될 것이다.
도 7a에서, 이득 모듈(702)의 예가 노이즈 감산 엔진(304)에 의해 사용된 다양한 이득을 결정하도록 구성되어 있다. 본 발명의 목적을 위해, 이러한 이득은 에너지 비를 나타낸다. 제1 브런치에서, 얼마나 많은 원하는 성분이 제1 신호로부터 제거되는지의 레퍼런스 에너지 비(g1)가 결정될 수 있다. 이러한 제2 브런치에서, 얼마나 많은 에너지가 제1 브런치의 결과로부터 노이즈 감산 엔진(304)의 출력에서 감소되었는지의 예측 에너지 비(g2)가 결정될 수 있다. 또한, 노이즈 감산 엔진(304)에 의해 제1 신호로부터 얼마나 많은 노이즈가 상쇄되었는지를 나타내는 에너지 비를 나타내는 에너지 비(즉, NP 이득)가 결정될 수 있다. 이전에 설명된 바와 같이, NP 이득은 이득 마스크를 조정하기 위해 클로즈 마이크로폰 실시예에서 AIS 제너레이터(410)에 의해 사용될 수 있다.
분석 모듈(704)의 예는 노이즈 감산 엔진(304)의 제1 브런치내의 분석을 실행하도록 구성되어 있고, 적응 모듈(306)의 예가 노이즈 감산 엔진(304)의 제2 브런치에서의 적응을 실행하기 위해 구성되어 있다.
도 7b에서, 노이즈 감산 엔진(304)의 동작을 설명하는 개략도가 도시되어 있다. 제1 마이크로폰 신호 c(k) 및 제2 마이크로폰 신호 f(k)의 서브밴드 신호가 노이즈 감산 엔진(304)에 의해 수신되고, 여기에서 k는 이산 시간 또는 샘플 인덴스를 나티낸다. c(k)는 음성 신호 s(k) 및 노이즈 신호 n(k)의 수퍼포지션을 나타낸다. f(k)는 복소값 계수 σ에 의해 스케일링된 음성 신호 s(k) 및 복소값 계수 ν에 의해 스케일링된 노이즈 신호 n(k)의 수퍼포지션으로서 모델링된다. ν는 제1 신호내의 얼마나 많은 노이즈가 제2 신호에 있는 지를 나타낸다. 실시예에서, ν는 노이즈의 소스가 다이내믹할 수 있기 때문에 알려져 있지 않다.
실시예에서, σ는 음성의 로케이션(예를 들어, 오디오 소스 로케이션)을 나타내는 고정 계수이다. 실시예에 따라, σ는 보정을 통해 결정될 수 있다. 톨러런스가 하나 보다 많은 위치에 기초한 보정함으로써 보정에 포함될 수 있다. 클로즈 마이크로폰에 대해, σ의 크기는 1에 근접할 수 있다. 스프레드 마이크로폰에 대해, σ의 크기는 오디오 디바이스(102)가 화자의 입에 대해 어디에 위치하는지에 종속될 수 있다. σ의 크기 및 위상은 각각의 서브밴드에 의해 나타난 주파수에서 화자의 입 위치에 대한 인터-채널 크로스-스펙트럼을 나타낼 수 있다(예를 들어, 와우 탭). 노이즈 감산 엔진(304)가 σ가 무엇인지를 알 수 있기 때문에, 분석 모듈(704)은 σ를 제1 신호에 적용할 수 있고(즉, σ(s(k)+n(k))) 이러한 결과를 제2 신호로 감산하여(즉, σs(k)+ν(k)), 합산 모듈(708)로부터 노이즈 성분을 얻는 제2 신호로부터 음성 성분 σ s(k)(원하는 성분)을 상쇄시킨다. 음성이 없는 실시예에서, α는 대략 1/(ν-σ)이고, 적응 모듈(706)은 자유롭게 적응할 수 있다.
화자의 입 위치를 σ에 의해 충분히 표현하면, f(k) - σc(k) = (ν-σ)n(k)이다. 이러한 등식은 (적응 계수 α(k)를 적용하는) 적응 모듈(706)로 공급되는 합산 모듈(708)의 출력에서의 신호에 σ에 의해 표현되는 위치로부터 나오는 신호(예를 들어, 원하는 음성 신호)가 전혀 없음을 가리킨다. 실시예에서, 분석 모듈(704)은 σ를 신호 f(k)에 적용하고 이러한 결과를 c(k)로부터 감산한다. (여기에서 "노이즈 성분 신호"로 불리는) 합산 모듈(708)로부터 남아 있는 신호는 제2 브런치에서 상쇄될 수 있다.
적응 모듈(706)은 제1 신호가 (σ로 표현된) 음성 위치에서 아닌 오디오 소스(102)에 의해 지배될 때 적응할 수 있다. 제1 신호가 σ에 의해 표현된 바와 같이 음성 위치로부터 나오는 신호에 지배된다면, 적응은 동결될 수 있다. 실시예에서, 적응 모듈(706)은 신호 c(k)로부터 노이즈 성부 n(k)을 상쇄하기 위해 공통 최소자승법중 하나를 사용하여 적응할 수 있다. 이러한 계수는 하나의 실시예에 따른 프레인 레이트에서 갱신될 수 있다.
n(k)가 화이트이고 s(k)와 n(k) 사이의 상관이 프레임내에서 제로인 실시예에서, 노이즈 n(k)가 완전하게 상쇄되고 음성 s(k)가 완전하게 영향받지 않은 모든 프레임에서 적응이 발생할 수 있다. 그러나, 이러한 조건은, 특히 프레임 사이즈가 짧다면, 실제 충족될 수 있는 가능성은 낮다. 따라서, 제약을 적응에 적용하는 것이 바람직하다. 실시예에서, 적응 계수 α(k)는 레퍼런스 에너지 비 g1 및 예측 에너지 비 g2가 다음의 조건을 만족시킬 때 탭/프레임 마다 갱신될 수 있다.
g2ㆍγ>g1/γ
여기에서, γ>0이다. 예를 들어,
Figure pct00003
이고 s(k) 및 n(k)는 상관되지 않는다고 가정할 때, 다음이 얻어질 수 있다.
Figure pct00004
그리고,
Figure pct00005
여기에서, E{...}는 예측된 값이고, S는 신호 에너지이고, N은 노이즈 에너지이다. 이전의 3개의 등식으로부터 다음을 얻을 수 있다.
Figure pct00006
여기에서, SNR =S/N이다. 노이즈가 타겟 음성과 동일한 위치에 있다면(즉, σ=ν), 이러한 조건은 만족될 수 없고, 그래서, SNR에 관계없이 적응은 절대 일어날 수 없다. 소스가 타겟 로케이션으로부터 멀수록, 여전히 노이즈를 상쇄하려는 시도하려는 적응이 있는 동안 보다 큰 ｜γ-σ｜4 및 보다 큰 SNR이 허용된다.
실시예에서, 적응은 보다 많은 신호가 제1 브런치와 반대로 제2 브런치에서 상쇄되는 프레임에서 발생할 수 있다. 따라서, 에너지는 제1 브런치가 이득 모듈(702) 및 g1에 의해 결정된 후에 계산될 수 있다. 에너지 계산은 또한 α가 적응 허용되는지를 가리킬 수 있는 g2를 결정하기 위해 실행될 수 있다. γ2｜γ-σ｜4 > SNR2 + SNR4가 사실이라면, α의 적응이 실행될 수 있다. 그러나, 이러한 등식이 사실이 아니라면, α는 적응되지 않는다.
계수 γ는 α의 적응 및 비적응 사이의 바운더리를 정의하도록 선택될 수 있다. 파필드 소스가 마이크로폰(106, 108) 사이의 직선에 대하여 90도의 각도를 갖는 실시예에서, 이러한 실시예에서, 신호는 양 마이크로폰(106, 108) 사이의 동일한 파워 및 제로 위상을 가질 수 있다(예를 들어, ν=1). SNR=1이라면, γ2｜γ-σ｜4=2이고, 이것은 γ=√(2/｜γ-σ｜4)이다.
이러한 값에 대한 γ를 낮춤으로써 노이즈 누설값이 증가하는 댓가로 니어엔드 소스가 상쇄되지 않도록 보호하는 것을 향상시킬 수 있고, γ를 올림으로써 그 역효과를 얻을 수 있다. 마이크로폰(106, 108)에서, γ=1는 파필드/90 도 상황의 충분히 양호한 근사값일 아닐 수 있고 교정 측정값으로부터 얻어진 값으로 대체될 수 있다는 것에 주목해야 한다.
도 8은 오디오 디바이스내의 노이즈를 억제하기 위한 방법예의 순서도(800)이다. 단계(802)에서, 오디오 신호는 오디오 디바이스(102)에 의해 수신된다. 실시예에서, 복수의 마이크로폰(예를 들어, 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108))이 오디오 신호를 수신한다. 복수의 마이크로폰은 클로즈 마이크로폰 어레이 또는 스프레드 마이크로폰 어레이를 포함할 수 있다.
단계(804)에서, 제1 및 제2 음향신호에 대한 주파수 분석이 실행될 수 있다. 하나의 실시예에서, 주파수 분석 모듈(302)은 제1 및 제2 음향 신호에 대한 주파수 서브밴드를 결정하기 위해 필터 뱅크를 사용한다.
노이즈 감산 처리는 단계(806)에서 실행된다. 단계(806)는 아래의 도 9와 함께 보다 상세하게 설명될 것이다.
그다음, 노이즈 억제 처리는 단계(808)에서 실행될 수 있다. 하나의 실시예에서, 노이즈 억제 처리는 먼저 제1 또는 노이즈 감산된 신호 및 제2 신호에 대한 에너지 스펙트럼을 계산할 수 있다. 그다음, 2개의 신호사이의 에너지차가 결정될 수 있다. 이어서, 음성 및 노이즈 성분이 하나의 실시예에 따라 적응식 분류될 수 있다. 노이즈 스펙트림이 그다음 결정될 수 있다. 하나의 실시예에서, 노이즈 추정값은 노이즈 성분에 기초할 수 있다. 노이즈 추정값에 기초하여 이득 마스크가 적응식으로 결정될 수 있다.
그다음, 이득 마스크가 단계(810)에서 적용될 수 있다. 하나의 실시예에서, 이득 마스크가 서브밴드 신호마다 마스킹 모듈(308)에 의해 적용될 수 있다. 일부 실시예에서, 이득 마스크는 노이즈 감산된 신호에 적용될 수 있다. 그다음, 서브 밴드는 출력을 생성하기위해 단계(812)에서 합상될 수 있다. 하나의 실시예에서, 서브 밴드 신호는 주파수 도메인으로부터 시간 도메인으로 다시 전환될 수 있다. 일단 전환되면, 오디오 신호는 단계(814)에서 사용자에게 출력될 수 있다. 이러한 출력은 스피커, 이어피스 또는 다른 유사한 디바이스를 통할 수 있다.
도 9에, 노이즈 감산 처리(단계(806))를 행하기 위한 방법예의 순서도가 도시되어 있다. 단계(902)에서, 주파수 분석된 신호(예를 들어, 주파수 서브밴드 신호 또는 제1 신호)가 노이즈 감산 엔진(304)에 의해 수신된다. 제1 음향 신호는 c(k)=s(k)+n(k)로서 표현될 수 있고, s(k)는 요구되는 신호(예를 들어, 음성 신호)를 나타내고, n(k)는 노이즈 신호를 나타낸다. 제2 주파수 분석된 신호(예를 들어, 제2 신호)는 f(k)=σs(k)+νn(k)로서 표현될 수 있다.
단계(904)에서, σ는 분석 모듈(704)에 의해 제1 신호에 적용될 수 있다. 그다음, 제1 신호에 σ를 적용한 결과는 합산 모듈(708)에 의해 단계(906)에서 제2 신호로부터 감산될 수 있다. 이러한 결과를 노이즈 성분 신호를 포함한다.
단계(908)에서, 이득은 이득 모듈(702)에 의해 계산될 수 있다. 이러한 이득은 다양한 신호의 에너지 비를 나타낸다. 제1 브런치에서, 얼마나 많은 요구되는 성분이 제1 신호로부터 제거되는지의 레퍼런스 에너지 비(g1)이 결정될 수 있다. 제2 브런치에서, 얼마나 많은 에너지가 제1 브런치의 결과로부터 노이즈 감산 엔진(304)의 출력에서 감소될 수 있는지의 예측 에너지 비(g2)가 결정될 수 있다.
단계(910)에서, α가 적응되어야 하는지가 결정된다. 하나의 실시예에 따라, SNR2 + SNR < γ2｜γ-σ｜4가 사실이라면, α의 적응은 단계(912)에서 실행될 수 있다. 그러나, 이러한 등식이 사실이 아니라면, α는 단계(914)에서 적응되지 않고 동결된다.
노이즈 성분 신호는 적응되건 말건 합산 모듈(708)에 의해 단계(916)에서 제1 신호로부터 감산된다. 이러한 결과는 노이즈 감산된 신호이다. 일부 실시예에서, 노이즈 감산된 신호는 승산 노이즈 억제 프로세스를 통한 추가 노이즈 억제 처리를 위해 노이즈 억제 엔진(306)에 제공될 수 있다. 다른 실시예에서, 노이즈 감산된 신호는 추가 노이즈 억제 처리 없이 사용자에게 출력될 수 있다. 하나 보다 많은 합산 모듈(708)이 (예를 들어, 노이즈 감산 엔진(304)의 각 브런치에 대해 하나씩) 제공될 수 있다는 것에 주목해야 한다. 단계(918)에서, NP 이득이 계산될 수 있다. 이러한 NP 이득은 얼마나 많은 제1 신호가 노이즈 감산된 신호로부터 상쇄되었는지를 나타내는 에너지 비를 포함한다. 단계(918)가 (예를 들어, 클로즈 마이크로폰 시스템에서) 선택사항일 수 있다는 것에 주목해야 한다.
상술된 모듈은 머신 판독가능 매체(예를 들어, 컴퓨터 판독가능 매체)와 같은 저장 매체에 저장되는 명령어로 구성될 수 있다. 이러한 명령어는 프로세서(202)에 의해 검색되고 실행될 수 있다. 일부 명령어의 예는 소프트웨어, 프로그램 코드 및 펌웨어를 포함한다. 일부 저장 매체의 예는 메모리 디바이스 및 집적 회로를 포함한다. 이러한 명령어는 프로세서(202)가 본 발명의 실시예에 따라 동작하도록 지시하기 위해 프로세서(202)에 의해 실행될 때 동작한다. 당업자에게 명령어, 프로세서 및 저장 매체는 공지된 사항이다.
본 발명이 실시예를 참고하여 위에 설명되었다. 다양한 수정이 만들어질 수 있고 다른 실시예가 본 발명의 보다 넓은 범위로부터 벗어남 없이 사용될 수 있다는 것은 당업자에게 명백할 것이다. 예를 들어, 여기에 설명된 마이크로폰 어레이는 제1 및 제2 마이크로폰(106, 108)을 포함한다. 그러나, 대안의 실시예는 마이크로폰 어레이에 보다 마이크로폰을 사용하는 것을 생각할 수 있다. 따라서, 이러한 실시예에 대한 여러 변형은 본 발명에 의해 포함되어 있다.

Claims (21)

  1. 적어도 제1 및 제2 음향 신호를 수신하는 단계;
    노이즈 성분 신호를 얻기 위해 상기 제2 음향 신호로부터, 요구되는 신호 성분을 감산하는 단계;
    상기 요구되는 신호 성분 및 노이즈 성분 신호에 대한 적어도 하나의 에너지 비의 제1 결정을 실행하는 단계;
    상기 적어도 하나의 에너지 비에 기초하여 상기 노이즈 성분 신호를 조정할 지 여부에 대한 제2 결정을 실행하는 단계;
    상기 제2 결정에 기초하여 상기 노이즈 성분 신호를 조정하는 단계;
    노이즈 감산된 신호를 생성하기 위해 상기 제1 음향 신호로부터 상기 노이즈 성분 신호를 감산하는 단계; 및
    상기 노이즈 감산된 신호를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 요구되는 신호 성분을 감산하는 단계는 상기 요구되는 신호 성분을 생성하기 위해 상기 제1 음향 신호에 소스 로케이션을 나타내는 계수를 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 에너지 비는 레퍼런스 에너지 비 및 예측 에너지 비를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 예측 에너지 비가 상기 레퍼런스 에너지 비 보다 클 때 상기 노이즈 성분 신호에 적용된 적응 계수를 적응시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 예측 에너지 비가 상기 레퍼런스 에너지 비보다 작을 때 상기 노이즈 성분 신호에 적용된 적응 계수를 동결시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 노이즈 감산된 신호로부터 얼마나 많은 상기 제1 음향 신호가 상쇄되었는지를 나타내는 적어도 하나의 에너지 비에 기초하여 NP 이득을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 NP 이득을 승산 노이즈 억제 시스템에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제1 및 제2 음향 신호는 서브밴드 신호로 분리되는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 노이즈 감산된 신호를 출력하는 단계는 상기 노이즈 감산된 신호를 승산 노이즈 억제 시스템에 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 승산 노이즈 억제 시스템은 적어도 상기 노이즈 감산된 신호에 기초하여 이득 마스크를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 이득 마스크를 상기 노이즈 감산된 신호에 적용하여 오디오 출력 신호를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 방법.
  12. 적어도 제1 및 제2 음향 신호를 수신하도록 구성된 마이크로폰 어레이;
    노이즈 성분 신호를 얻기 위해 상기 제2 음향 신호로부터 감산될 수 있는 요구되는 신호 성분을 생성하도록 구성된 분석 모듈;
    상기 요구되는 신호 성분 및 상기 노이즈 성분 신호에 관련된 적어도 하나의 에너지 비의 제1 결정을 실행하도록 구성된 이득 모듈;
    상기 적어도 하나의 에너지 비에 기초하여 상기 노이즈 성분 신호를 조정할 지 여부에 대한 제2 결정을 실행하도록 구성되고, 상기 제2 결정에 기초하여 상기 노이즈 성분 신호를 조정하도록 구성된 적응 모듈; 및
    상기 제2 음향 신호로부터 상기 요구되는 신호 성분을 감산하고 상기 제1 음향 신호로부터 상기 노이즈 성분 신호를 감산하여 노이즈 감산된 신호를 생성하도록 구성된 적어도 하나의 합산 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 분석 모듈은 상기 요구되는 신호 성분을 생성하기 위해 상기 제1 음향 신호에 소스 로케이션을 나타내는 계수를 적용하도록 구성된 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 시스템.
  14. 제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 에너지 비는 레퍼런스 에너지 비 및 예측 에너지 비를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 시스템.
  15. 제14항에 있어서, 상기 적응 모듈은 상기 예측 에너지 비가 상기 레퍼런스 에너지 비 보다 클 때 상기 노이즈 성분 신호에 적용되는 적응 계수를 적응시키도록 구성된 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 시스템.
  16. 제14항에 있어서, 상기 적응 모듈은 상기 예측 에너지 비가 상기 레퍼런스 에너지 비 보다 작을 때 상기 노이즈 성분 신호에 적용된 적응 계수를 동결시키도록 구성된 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 시스템.
  17. 제12항에 있어서, 얼마나 많은 상기 제1 음향 신호가 상기 노이즈 감산된 신호로부터 상쇄되었는지를 나타내는 적어도 하나의 에너지 비에 기초하여 NP 이득을 결정하도록 구성된 이득 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 억제 시스템.
  18. 프로그램이 내장된 기계 판독가능 매체로서, 상기 프로그램은 노이즈 감산 프로세싱을 사용하여 노이즈를 억제하기 위한 방법에 대한 명령어를 제공하고, 상기 상기 노이즈를 억제하기 위한 방법은,
    적어도 제1 및 제2 음향 신호를 수신하는 단계;
    노이즈 성분 신호를 얻기 위해 상기 제2 음향 신호로부터, 요구되는 신호 성분을 감산하는 단계;
    상기 요구되는 신호 성분 및 노이즈 성분 신호에 대한 적어도 하나의 에너지 비의 제1 결정을 실행하는 단계;
    상기 적어도 하나의 에너지 비에 기초하여 상기 노이즈 성분 신호를 조정할 지 여부에 대한 제2 결정을 실행하는 단계;
    상기 제2 결정에 기초하여 상기 노이즈 성분 신호를 조정하는 단계;
    노이즈 감산된 신호를 생성하기 위해 상기 제1 음향 신호로부터 상기 노이즈 성분 신호를 감산하는 단계; 및
    상기 노이즈 감산된 신호를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 판독가능 매체.
  19. 제18항에 있어서, 상기 적어도 하나의 에너지 비는 레퍼런스 에너지 비 및 예측 에너지 비를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 판독가능 매체.
  20. 제19항에 있어서, 상기 예측 에너지 비가 상기 레퍼런스 에너지 비 보다 클 때 상기 노이즈 성분 신호에 적용된 적응 계수를 적응시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 판독가능 매체.
  21. 제19항에 있어서, 상기 예측 에너지 비가 상기 레퍼런스 에너지 비보다 작을 때 상기 노이즈 성분 신호에 적용된 적응 계수를 동결시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 판독가능 매체.
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