KR20140081832A - 초음파 모션 검출에 기초한 음향 에코 제거 - Google Patents

초음파 모션 검출에 기초한 음향 에코 제거 Download PDF

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Abstract

방법이 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 초음파 신호를 수신하는 단계를 포함한다. 그 방법은 또한 수신된 초음파 신호 및 적어도 하나의 이전에 수신된 초음파 신호에 기초하여 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하는 단계를 포함한다. 그 방법은 검출된 운동에 응답하여 음향 에코 제거기의 파라미터를 수정하는 단계를 더 포함한다.

Description

초음파 모션 검출에 기초한 음향 에코 제거{ACOUSTIC ECHO CANCELLATION BASED ON ULTRASOUND MOTION DETECTION}
관련 출원들에 대한 상호참조
본 특허 출원은 2011년 11월 23일자로 출원된 미국 특허 가출원 제61/563,191호와, 미국 특허 출원 제13/416,217호를 우선권 주장하며, 그것들의 내용은 전부가 참조에 의해 본원에 통합된다.
분야
본 개시물은 대체로 에코 제거 및 모션 검출에 관련된다.
기술의 진보들은 컴퓨팅 디바이스들이 더 작고 더 강력해지게 하였다. 예를 들어, 작으며, 경량이고, 및 사용자들이 쉽게 운반하는 무선 컴퓨팅 디바이스들, 이를테면 휴대용 무선 전화기들, 개인휴대 정보단말들 (PDAs), 및 페이징 디바이스들을 포함하여, 다양한 휴대용 개인 컴퓨팅 디바이스들이 현재 존재한다. 더 구체적으로는, 휴대용 무선 전화기들, 이를테면 셀룰러 전화기들 및 인터넷 프로토콜 (IP) 전화기들은, 무선 네트워크들을 통해 음성 및 데이터 패킷들을 통신할 수 있다. 게다가, 많은 그러한 무선 전화기들은 그 속에 통합되는 다른 유형들의 디바이스들을 구비한다. 예를 들어, 무선 전화기는 또한 디지털 스틸 카메라, 디지털 비디오 카메라, 디지털 레코더, 및 오디오 파일 플레이어를 포함할 수 있다.
일부 전자 디바이스들, 이를테면 무선 전화기들은, 오디오 신호 프로세싱 동작들에서 사용되는 적응 필터들을 구비할 수도 있다. 일반적으로, 적응 필터는 업데이트 알고리즘에 기초하여 자체 조정하는 신호 프로세싱 필터일 수도 있다. 예를 들어, 반사 표면들은 미지의 로케이션들에 존재할 수도 있다. 무선 전화기가 이동하면, 그 반사 표면들은 노이즈 또는 에러들을 오디오 신호들에 도입하는 에코들을 유발할 수도 있다. 적응 필터는 무선 전화기 (또는 다른 전자 디바이스) 의 오디오 수신기에 의해 에코 제거를 위해 사용될 수도 있다. 반사 표면들의 로케이션들이 변화하면 (예컨대, 오디오 소스 및/또는 목적지가 이동하기 때문임), 적응 필터는 자체 조정할 수도 있고 적응 필터의 전달 함수는 조정된 전달 함수로 수렴할 수도 있다. 성능을 개선하기 위해, 적응 필터가 가능한 한 빠르게 수렴하도록 하는 것이 바람직할 수도 있다.
음향 에코 제거 시스템들은 통상 정규화된 최소 제곱 평균 (NLMS) 알고리즘에 기초한 적응 필터를 사용한다. NLMS 적응 알고리즘은 스텝 사이즈 팩터 (μ)에 의존할 수도 있고 반복적으로 동작할 수도 있다. 각각의 반복 후, NLMS 알고리즘의 출력 신호는 소망의 신호 (즉, NLMS 알고리즘이 출력 신호를 수렴시키도록 시도하는 신호) 에 비교될 수도 있다. 보통, 출력 및 소망의 신호들 사이의 차이 (또한 NLMS 에러로서 알려짐) 는 영이 아니며, 그래서 NLMS 알고리즘은 μ의 값 및 다른 파라미터들을 각각의 반복 후에 자체 조정할 수도 있다. 따라서, 각각의 반복에서의 μ의 값은 얼마나 많은 에러가 이전의 반복에서 검출되었는지에 기초하여 수정될 수도 있다. 일반적으로, μ의 값들이 클수록 더 빠르게 수렴하게 될 수도 있고 μ의 값들이 작을수록 더 느리게 수렴하게 될 수도 있다. 그러나, NLMS를 사용하는 적응 필터가 더 빠르게 수렴할수록, 적응 필터에 의해 유발될 수 있고 포스트-수렴 필터에 의한 정정을 필요로 할 수도 있는 잔여 신호들 (예컨대, 에코들) 의 양이 더 커진다.
음향 에코 제거 파라미터들을 업데이트하기 위해 오디오 에러에 반응하는 대신, 제안된 시스템 및 방법은 초음파 신호들을 사용하여 모션을 검출하고 음향 에코 제거 파라미터 (예컨대, μ) 를 사전대비적으로 (proactively) 수정하여, 개선된 에코 제거 (예컨대, 더 빠른 적응 필터 수렴) 를 이끌 수도 있다. 예를 들어, 초음파 신호들은 모션 활동 검출 (MAD) 및 근접 검출 (PD) 을 수행하기 위해 사용될 수도 있고, μ의 값은 MAD 및 PD에 기초하여 수정될 수도 있다. MAD는 수신된 초음파 신호로부터 도출된 채널 응답 이미지들에서의 변화들에 기초하여 초음파 수신기 근처의 움직이는 대상체들을 검출할 수도 있다. PD는 현재 채널 응답 이미지와 교정된 (calibrated) "백그라운드" 채널 응답 이미지를 비교하는 것에 기초하여, 모바일 디바이스가 다른 대상체 (벽과 같이 움직이지 않는 대상체를 포함) 에 가까이 있다는 것을 검출할 수도 있다. 부가적인 검출기들 및 센서들, 이를테면 더블-토크 검출기 및 방위/회전 센서는, 또한 음향 에코 제거 파라미터들을 수정하는데 사용될 수도 있다.
특정 실시형태에서, 방법은 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 초음파 신호를 수신하는 단계를 포함한다. 그 방법은 또한 수신된 초음파 신호 및 적어도 하나의 이전에 수신된 초음파 신호에 기초하여 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하는 단계를 포함한다. 그 방법은 검출된 운동에 응답하여 음향 에코 제거기의 파라미터를 수정하는 단계를 더 포함한다. 일부 실시형태들에서, 파라미터는 음향 에코 제거기에서의 적응 필터의 적응 레이트에 대응할 수도 있다.
다른 특정한 실시형태에서, 시스템이 초음파 송신기로부터 초음파 신호를 수신하도록 구성된 초음파 수신기를 구비한다. 그 시스템은 또한 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하도록 구성된 모션 활동 검출 모듈을 구비한다. 그 시스템은 검출된 운동에 응답하여 음향 에코 제거기의 파라미터를 수정하도록 구성된 음향 에코 제거기를 더 구비한다. 일부 실시형태들에서, 그 시스템은, 초음파 신호 및 반사된 초음파 신호와 연관된 채널 응답 이미지들에 기초하여, 초음파 수신기가 하나 이상의 외부 대상체들에 가까이 있는지의 여부를 결정하도록 구성된 근접 검출기를 구비할 수도 있고, 음향 에코 제거기는 근접 검출기에 응답하여 파라미터를 수정하도록 추가로 구성될 수도 있다.
개시된 실시형태들 중 적어도 하나에 의해 제공된 특정한 이점들은, 오디오 신호 프로세싱, 이를테면 초음파 기반 모션 검출 및/또는 근접 검출에서 통상 사용되지 않는 정보 소스들에 기초하여, 음향 에코 제거 파라미터들, 이를테면 적응 필터링 파라미터들을 사전대비적으로 수정하는 능력을 포함한다.
본 개시물의 다른 양태들, 이점들, 및 특징들은, 도면의 간단한 설명, 상세한 설명, 및 청구범위를 포함한, 전체 출원서의 검토 후 명백해질 것이다.
도 1은 초음파 모션 활동 검출 (MAD) 에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하도록 동작가능한 시스템의 특정 실시형태를 예시하는 도면이다;
도 2는 초음파 근접 검출 (PD) 에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하도록 동작가능한 시스템의 특정 실시형태를 예시하는 도면이다;
도 3은 초음파 MAD 및 초음파 PD 양쪽 모두에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하도록 동작가능한 시스템의 특정 실시형태를 예시하는 도면이다;
도 4는 도 1 내지 도 3의 시스템들의 음향 에코 제거기에서 필터 업데이트 소스들의 특정 실시형태를 도시하는 블록도이다;
도 5는 초음파 모션 검출에 기초한 음향 에코 제거를 수행하는 방법의 특정 실시형태를 도시하는 흐름도이다;
도 6은 초음파 MAD에 기초한 음향 에코 제거를 수행하는 방법의 특정 실시형태를 도시하는 흐름도이다;
도 7은 초음파 PD에 기초한 음향 에코 제거를 수행하는 방법의 특정 실시형태를 도시하는 흐름도이다;
도 8은 도 1 내지 도 7의 시스템들 및 방법들에 따른 초음파 모션 검출에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하도록 동작가능한 무선 디바이스의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 초음파 모션 활동 검출 (MAD) 에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하도록 동작가능한 시스템 (100) 의 특정 실시형태가 도시되어 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (110) 는 대상체 (120) 가 이동하고 있거나 또는 제 1 포지션 (120a) 에서부터 제 2 포지션 (120b) 으로 이동하였음을 초음파 신호들에 기초하여 검출할 수도 있다.
모바일 디바이스 (110) 는 모바일 폰, 휴대용 컴퓨팅 디바이스, 태블릿 컴퓨팅 디바이스, 개인휴대 정보 단말 (PDA), 휴대용 미디어 플레이어, 다른 모바일 디바이스, 또는 그것들의 임의의 조합일 수도 있다. 모바일 디바이스 (110) 는 초음파 송신기 (111) 및 하나 이상의 초음파 수신기들 (예컨대, 예세적인 초음파 수신기 (112)) 을 구비할 수도 있다. 특정 실시형태에서, 모바일 디바이스 (110) 는 도 8을 참조하여 더 설명될 바와 같이, 3 개의 초음파 수신기들을 구비할 수도 있다.
초음파 송신기 (111) 는 모바일 디바이스 (110) 의 동작 동안에 초음파 신호들을 송신하도록 구성된 초음파 스피커 또는 다른 송신기일 수도 있다. 예를 들어, 초음파 송신기 (111) 는 제 1 초음파 신호 (131), 대상체 (120) 가 제 1 포지션 (120a) 에 위치된 경우의 제 2 초음파 신호 (132), 및 대상체 (120) 가 제 2 로케이션 (120b) 으로 이동한 경우의 제 3 초음파 신호 (134) 를 송신할 수도 있다. 초음파 수신기 (112) 는 모바일 디바이스 (110) 의 동작 동안에 초음파 신호들을 수신하도록 구성된 초음파 마이크로폰 또는 다른 수신기일 수도 있다. 초음파 수신기 (112) 는 직접적으로 초음파 송신기 (111) 로부터의 신호들 (예컨대, 제 1 에코 경로를 통한 제 1 초음파 신호 (131)) 뿐만 아니라 모바일 디바이스 (110) 의 부근의 하나 이상의 대상체들로부터 반사된 신호들 (예컨대, 제 2 및 제 3 에코 경로들을 통해 각각 반사된 초음파 신호들 (133 및 135)) 을 수신할 수도 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 용어들 "초음파 수신기" 및 "초음파 마이크로폰"은 초음파 신호들만을 수신할 수 있는 수신기 (즉, 전용 초음파 수신기) 룰 식별할 수도 있고, 또한 다른 신호들 역시 수신할 수 있는 수신기 (즉, 다목적 수신기) 를 식별할 수도 있다는 것에 주의해야 한다. 예를 들어, 다목적 수신기는 또한, 인간의 가청 범위 (예컨대, 20 Hz 내지 20 kHz) 내에 있는 오디오 신호들 및 다른 유형들의 신호들 (예컨대, 전자기 신호들, 무선 주파수 (RF) 신호들 등) 을 수신하도록 동작가능할 수도 있다. 본원에서 사용되는 바와 같이, 용어들 "초음파 송신기" 및 "초음파 스피커"는 초음파 신호들만을 송신할 수 있는 송신기 (즉, 전용 초음파 송신기) 룰 식별할 수도 있고, 또한 다른 신호들 역시 송신할 수 있는 송신기 (즉, 다목적 송신기) 를 식별할 수도 있다는 것에 주의해야 한다. 예를 들어, 다목적 송신기는 또한, 인간의 가청 범위 (예컨대, 20Hz 내지 20kHz) 내에 있는 오디오 신호들 및 다른 유형들의 신호들 (예컨대, 전자기 신호들, 무선 주파수 (RF) 신호들 등) 을 송신하도록 동작가능할 수도 있다.
모바일 디바이스 (110) 는 또한 모션 활동 검출 (MAD) 모듈 (113) 을 구비할 수도 있다. MAD 모듈 (113) 은 도시된 바와 같이, 초음파 송신기 (111) 및 초음파 수신기 (112) 로부터의 출력을 수신할 수도 있다. MAD 모듈 (113) 은 또한, 모바일 디바이스 (110) 내의, 그 모바일 디바이스에 연결된, 및/또는 그 모바일 디바이스에 액세스가능한 메모리 또는 다른 저장 디바이스에 저장될 수도 있는 버퍼링된 채널 응답 이미지들 (114) 에 액세스하도록 구성될 수도 있다. MAD 모듈 (113) 은 적어도 하나의 대상체 (예컨대, 대상체 (120)) 의 운동을 검출하도록 구성될 수도 있다. 대상체 (120) 의 운동은 초음파 송신기 (111) 에 의해 송신된 초음파 신호들, 초음파 수신기 (112) 에 의해 수신된 초음파 신호들, 버퍼링된 채널 응답 이미지들 (114), 또는 그것들의 임의의 조합에 기초하여 검출될 수도 있다.
예를 들어, MAD 모듈 (113) 은 이러한 운동이 초음파 수신기 (112) 에서 검출된 채널 응답 이미지를 방해할 것이라는 전제에 기초하여 근처의 대상체들의 운동을 검출할 수도 있다. 따라서, 채널 응답 변화들은 대상체들이 이동하고 있는지를 결정하기 위해 소정의 임계 값과 비교될 수 있다. 움직이지 않는 대상체들은 채널 응답 이미지들이 이전에 버퍼링된 채널 응답 이미지들로부터 감산되는 경우의 (예컨대, 감산된) "배경"의 부분일 수도 있다. 예시를 위하여, MAD 모듈 (113) 은 수신된 초음파 신호에 기초하여 채널 응답 이미지를 계산하며, 계산된 채널 응답 이미지를 이전에 버퍼링된 채널 응답 이미지들 (114) 중 하나와 비교하고, 채널 응답 이미지들 사이의 차이가 차이 임계값보다 큰지의 여부에 기초하여 MAD 플래그를 표명 (assertion) /표명해제할 수도 있다.
모바일 디바이스 (110) 는 MAD 모듈 (113) 로부터 MAD 플래그를 수신하는 음향 에코 제거기 (AEC) (115) 를 구비할 수도 있다. AEC (115) 는 모바일 디바이스 (110) 의 오디오 수신기 (116) (예컨대, 오디오 마이크로폰) 에 의해 검출된 오디오 신호들을 수신할 수도 있다. 특정 실시형태에서, 오디오 수신기 (116) 및 초음파 수신기 (112) 는 단일 수신기로 통합될 수도 있다. MAD 플래그에 기초하여, AEC (115) 는 수신된 오디오 데이터에 대한 에코 제거 동작들을 수행하여 에코 제거된 오디오 데이터 (117) 를 생성할 수도 있다. 예를 들어, AEC (115) 는 다양한 파라미터들에 응답하는 적응 필터를 구비할 수도 있다. 특정 실시형태에서, AEC (115) 에서의 적응 필터는 적응 레이트 (예컨대, 스텝 사이즈 팩터) μ에 응답하는 정규화된 최소 제곱 평균 (NLMS) 적응 필터일 수도 있다. AEC (115) 는 MAD 플래그에 기초하여 μ의 값을 수정할 (예컨대, 증가 또는 감소시킬) 수도 있다.
동작 동안, 초음파 송신기 (111) 는 초음파 신호들을 송신할 수도 있다. 예를 들어, 초음파 송신기 (111) 는 반사 없이 초음파 수신기 (112) 에 의해 수신되는 제 1 초음파 신호 (131) 를 송신할 수도 있다. 대상체 (120) 가 제 1 포지션 (120a) 에 있는 경우, 초음파 송신기 (111) 는 제 2 초음파 신호 (132) 를 송신할 수도 있으며, 이 제 2 초음파 신호는 제 1 포지션 (120a) 에서 대상체 (120) 에 의해 반사되고 반사된 신호 (133) 로서 초음파 수신기 (112) 에 의해 수신될 수도 있다. MAD 모듈 (113) 은 반사된 신호 (133) 에 기초하여 제 1 채널 응답 이미지를 계산하고 저장할 수도 있다.
대상체 (120) 가 제 2 포지션 (120b) 에 있는 경우, 초음파 송신기 (111) 는 제 3 초음파 신호 (134) 를 송신할 수도 있으며, 이 제 3 초음파 신호는 제 2 포지션 (120b) 에서 대상체 (120) 에 의해 반사되고 반사된 신호 (135) 로서 초음파 수신기 (112) 에 의해 수신될 수도 있다. MAD 모듈 (113) 은 반사된 신호 (135) 에 기초하여 제 2 채널 응답 이미지를 계산하고 저장할 수도 있다. MAD 모듈 (113) 은 제 2 채널 응답 이미지 및 제 1 채널 응답 이미지 사이의 차이를 컴퓨팅할 수도 있고 그 차이를 차이 임계값과 비교할 수도 있다. 특정 실시형태에서, MAD 모듈 (113) 은 2차원 (2-D) 매트릭스를 형성하기 위해 다수의 채널 응답 프레임들을 버퍼링할 수도 있고, 형성된 2-D 매트릭스로부터 이전에 버퍼링된 2-D 매트릭스를 감산할 수도 있다. 2-D 매트릭스들의 감산은 반사된 초음파 신호들 (133 및 135) 에 대한 직접적인 경로 영향들을 제거할 수도 있다. 컴퓨팅된 차이가 차이 임계값보다 큰 경우, MAD 모듈 (113) 은 대상체 (120) 가 (예컨대, 제 1 포지션 (120a) 에서부터 제 2 포지션 (120b) 으로) 이동하였다고 결정하고, 응답하여 MAD 플래그를 표명할 수도 있다. 컴퓨팅된 차이가 차이 임계값 미만인 경우, MAD 플래그는 표명해제될 수도 있다.
AEC (115) 는 오디오 수신기 (116) 로부터 오디오 데이터를 수신하고 MAD 플래그에 응답하여 에코 제거 동작들을 수행하여 에코 제거된 오디오 데이터 (117) 를 생성할 수도 있다. 특정 실시형태에서, AEC (115) 는 MAD 플래그에 기초하여 AEC (115) 내의 적응 필터 (115) 의 적응 레이트 (μ) 를 증가 또는 감소시킬 수도 있다. 예를 들어, AEC (115) 는 MAD 플래그가 표명되는 경우에 적응 레이트 (μ) 를 증가시킬 수도 있고 MAD 플래그가 표명해제되는 경우에 적응 레이트 (μ) 를 감소시킬 수도 있다.
도 1의 시스템 (100) 은 따라서 비-오디오 정보 소스, 이를테면 초음파 신호들에 기초하여 음향 에코 제거 파라미터 (예컨대, μ) 의 수정을 가능하게 할 수도 있다. 비-오디오 정보 소스들을 음향 에코 제거에 통합하는 것은 (예컨대, 더 빠른 적응 필터 수렴으로 인해) 개선된 음향 에코 제거를 이끌 수도 있다. 초음파 기반 모션 활동 검출 (MAD) 은 또한, 도 3을 참조하여 더 설명될 바와 같이, 포스트 에코 제거 동작들, 이를테면 포스트-수렴 비선형 프로세싱에 영향을 미치는데 사용될 수도 있다.
하나의 비제한적 예에서, 도 1의 시스템 (100) 은 오디오 회의 또는 다른 스피치 입력 시나리오에서 애플리케이션을 발견할 수도 있다. 오디오 회의 동안, 화자 (speaker) 또는 다른 회의 참가자는 청취하는 또는 말하는 동안 오디오 수신기 (116) (예컨대, 오디오 마이크로폰) 의 앞에서 가끔 움직일 수도 있다. 화자가 오디오 수신기 (116) 의 앞에서 움직이는 경우, 음향 채널 경로는 변화할 수도 있다. 더구나, 화자의 운동으로 안힌 채널 변화는 다른 대상체들의 운동으로 인한 채널 변화들보다 더 현저할 수도 있는데, 화자의 오디오 수신기 (116) 에의 근접 때문이다. MAD 모듈 (113) 의 사용 없이, AEC (115) 에서의 적응 필터는 일부 오디오 왜곡 (예컨대, 에코 효과) 이 발생한 후까지, 화자의 운동에 반응하지 않을 수도 있다. 그 반면, MAD 모듈 (113) 은 화자의 운동에 기초하여 실시간으로 또는 거의 실시간으로 (예컨대, 화자가 이동하자마자) MAD 플래그를 표명할 수도 있으며, 이는 AEC (115) 에서의 적응 필터가 빠르게 수렴하게 하고 오디오 왜곡을 감소시킬 수도 있다.
도 1은 초음파 신호들에 기초하여 외부 대상체 (120) 의 모션을 검출하는 모바일 디바이스 (110) 의 일 예를 도시한다. 그러나, 오디오 에코는 또한, 모바일 디바이스 (110) 도 임의의 근처의 외부 대상체들도 이동하지 않고 있는 (즉, MAD 모듈 (113) 에 의해 생성된 MAD 플래그가 표명해제된) 상황들에서 존재할 수도 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 에코들은 모바일 디바이스 (110) 가 벽에 가까이 이동한 경우에 벽에 의해 유발될 수도 있고, 모바일 디바이스 (110) 가 이동하기를 중단한 후에 벽에 의해 계속 유발될 수도 있다. 도 2를 참조하면, 초음파 근접 검출 (PD) 에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하도록 동작가능한 시스템 (200) 의 특정 실시형태가 도시되어 있다. 예를 들어, 도 2의 실시형태에서, 모바일 디바이스 (110) 는 초음파 신호들에 기초하여 그것이 대상체 (예컨대, 벽 (220)) 에 가까이 있음을 검출할 수도 있다.
모바일 디바이스 (110) 는 PD 모듈 (213) 을 구비할 수도 있다. PD 모듈 (213) 은 도시된 바와 같이 초음파 송신기 (111) 및 초음파 수신기 (112) 로부터의 출력을 수신할 수도 있다. PD 모듈 (213) 은 또한, 모바일 디바이스 (110) 내의, 그 모바일 디바이스에 연결된, 및/또는 그 모바일 디바이스에 액세스가능한 메모리 또는 다른 저장 디바이스에 저장될 수도 있는 교정 채널 응답 이미지들 (214) 에 액세스하도록 구성될 수도 있다. PD 모듈 (113) 은 초음파 송신기 (111) 에 의해 송신된 초음파 신호들, 초음파 수신기 (112) 에 의해 수신된 초음파 신호들, 교정 채널 응답 이미지들 (214), 또는 그것들의 임의의 조합에 기초하여, 모바일 디바이스 (110) 가 대상체 (예컨대, 벽 (220)) 에 가까이 있음을 검출하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, PD 모듈 (213) 은 모바일 디바이스 (110) 가 벽 (220) 에 가까이 있는 경우에 AEC (115) 에 제공되는 PD 플래그를 표명할 수도 있다.
AEC (115) 는 PD 플래그에 기초하여 오디오 수신기 (116) 로부터 수신된 오디오 데이터에 대해 에코 제거 동작들을 적응시킬 수도 있다. 예를 들어, AEC는 PD 모듈 (213) 로부터의 PD 플래그에 기초하여 적응 필터의 적응 레이트 (μ) 와 같은 파라미터를 수정할 수도 있다.
예시를 위하여, 동작 동안, 모바일 디바이스 (110) 는 하나 이상의 교정 채널 응답 이미지들 (214) 을 컴퓨팅하고 저장할 수도 있다. 교정 채널 응답 이미지들 (214) 은 "백그라운드" 채널 응답 이미지들을 나타낼 수도 있다. 예를 들어, "백그라운드" 채널 응답 이미지들은, 모바일 디바이스 (110) 가 임의의 에코 영향 대상체들에 가까이 있지 않으며, 임의의 움직이는 대상체들에 가까이 있지 않고, 및/또는 알려진 반사 표면 (예컨대, 벽 또는 다른 이동불가 대상체) 에 가까이 있는 경우의 조건들에 대응할 수도 있다. 특정 실시형태에서, PD 모듈 (213) 은, 모바일 디바이스 (110) 주변에서 운동이 발생하지 않으면 채널 응답 이미지를 "백그라운드" 채널 응답 이미지로서 저장하지 않을 수도 있다. 예를 들어, PD 모듈 (213) 은 도 1의 MAD 모듈 (113) 에 의해 생성된 MAD 플래그가 표명해제되지 않는 한 교정 채널 응답 이미지를 저장하지 못할 수도 있다. MAD 플래그가 표명해제된 경우, 이는 운동이 발생하지 않음과 초음파 신호들이 사전 훈련된 신호/에코 경로를 이동할 수도 있음을 나타낼 수도 있다. 특정 실시형태에서, 사전 훈련된 신호/에코 경로들은 저장될 수도 있고 더 빠른 적응 필터 수렴을 달성하기 위해 AEC (115) 에 제공될 수도 있으며, 이는 도 3을 참조하여 더 설명된다.
모바일 디바이스 (110) 가 이동함에 따라, 초음파 송신기 (111) 는 초음파들을 송신할 수도 있으며, 이 초음파들은 직접 경로를 통해 (예컨대, 제 1 초음파 신호 (231) 로서), 및 반사/에코 경로를 통해 (예컨대, 제 2 초음파 신호 (232) 를 반사하는 벽 (220) 에 의해 유발된 반사된 초음파 신호 (233) 로서) 초음파 수신기 (112) 에 의해 수신될 수도 있다. PD 모듈 (213) 은 N 개의 채널 응답 프레임들을 수집할 수도 있고 N 채널 응답 프레임들 및 교정 채널 응답 프레임들 사이의 차이를 컴퓨팅할 수도 있다. 예시를 위하여, 상이한 채널 응답들이 수신된 직접 경로 신호 (231) 및/또는 수신된 반사된 신호 (233) 에 대응하는 채널 응답 이미지들로부터 하나 이상의 교정 채널 응답 이미지들 (214) 을 감산하는 것에 의해 획득될 수도 있다. 그 차이가 차이 임계값보다 크면, PD 모듈은 PD 플래그를 표명할 수도 있다.
도 2의 시스템 (200) 은 따라서 초음파 근접 검출 (PD) 에 기초하여 음향 에코 제거 파라미터의 사전대비적 수정을 가능하게 할 수도 있다. 예를 들어, AEC (115) 에서 적응 필터의 적응 레이트 (μ) 는, 모바일 디바이스 (110) 가 벽 (220) 가까이로 이동한 경우에 증가될 수도 있으며, 이는 적응 필터의 빠른 수렴이 되게 한다. PD는 또한 AEC (115) 에 "백그라운드" 신호 정보로서 제공될 수도 있는 사전 훈련된 에코 경로들의 저장 및 취출을 트리거하는데 사용될 수도 있으며, 이는 도 3을 참조하여 더 설명된다.
비록 도 1 및 도 2의 실시형태들이 초음파 모션 오디오 검출 (MAD) 및 초음파 근접 검출 (PD) 을 따로따로 예시하지만, MAD 및 PD는 함께 사용될 수도 있다는 것에 주의해야 한다. 예를 들어, 도 3은 MAD/PD 모듈 (313) 을 구비하고 초음파 MAD 및 초음파 PD 양쪽 모두에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하도록 동작가능한 시스템 (300) 의 특정 실시형태를 예시한다. 예시적인 실시형태에서, MAD/PD 모듈 (313) 은 도 1의 MAD 모듈 (113) 및 도 2의 PD 모듈 (213) 을 구비한다.
시스템 (300) 은 스피커 (311) 및 마이크로폰 (312) 을 구비한다. 특정 실시형태에서, 스피커 (311) 는 조합된 초음파 및 오디오 스피커일 수도 있고, 마이크로폰 (312) 은 조합된 초음파 및 오디오 마이크로폰일 수도 있다. 시스템 (300) 은 또한 가산기 (341), MAD/PD 모듈 (313) 에 연결되는 더블-토크 검출기 (DTD) (342), 적응 필터 (340), 및 비선형 프로세서 (NLP) (343) 를 구비할 수도 있다. 시스템 (300) 은 버퍼링된 채널 응답 이미지들 (114) 및 교정 채널 응답 이미지들 (214) 을 추가로 포함할 수도 있다.
DTD (342) 는 더블-토크 시나리오들에 의해 초래되는 오디오 중단들을 검출하고 완화시킬 수도 있다. 예를 들어, 전-이중 대화 동안, 라우드스피커 신호가 원단 (far-end) 신호로서 간주될 수도 있고 마이크로폰 신호는 근단 (near-end) 신호로서 간주될 수도 있다. 일반적으로, 근단 마이크로폰 신호는 "바람직한 (desired)" 신호를 나타낼 수도 있고, 적응 필터링을 통한 (예컨대, 적응 필터 (340) 에 의한) 음향 에코 제거는 근단 마이크로폰 신호에 대한 에코 영향들을 제거하는 것을 수반할 수도 있다. 그러나, 원단 스피치 동안의 근단 토커의 존재는 적응 필터 (340) 의 동작에서의 중단을 초래할 수도 있다. 이 중단에 대응하기 위해, 이러한 더블-토크 시나리오들 동안에 적응 필터 (340) 의 적응을 일시중지 (pause) 또는 중지하는 것이 유익할 수도 있다. 따라서, DTD (342) 는 더블-토크 시나리오들을 검출할 수도 있고, 적응 필터 (340) 및 시스템 (300) 의 다른 컴포넌트들에게 더블-토크 시나리오가 검출되는 경우를 통지할 수도 있다.
MAD/PD 모듈 (313) 은 마이크로폰 (312) 에 의해 수신된 초음파 신호로부터 도출된 채널 응답 이미지들 및 도 1을 참조하여 설명된 바와 같은 버퍼링된 채널 응답 이미지들 (114) 에 기초하여, 초음파 신호의 에코 경로가 (예컨대, 초음파 소스, 초음파 수신기, 또는 개재 대상체의 모션으로 인해) 변화하였음을 검출할 수도 있다. MAD/PD 모듈 (313) 은 또한, 마이크로폰 (312) 에 의해 수신된 초음파 신호로부터 도출된 채널 응답 이미지들 및 도 2를 참조하여 설명된 바와 같은 교정 채널 응답 이미지들 (214) 에 기초하여, 마이크로폰 (312) 이 다른 대상체 (예컨대, 벽) 에 가까이 있는 경우를 검출할 수도 있다. MAD/PD 모듈 (313) 은 제어 신호들 (350) 을 적응 필터 (340) 에 제공할 수도 있다. 예를 들어, 제어 신호들 (350) 은 MAD 플래그 및 PD 플래그를 구비할 수도 있고, 도 1 내지 도 2를 참조하여 설명된 바와 같이, 적응 필터 (340) 의 적응 레이트 (μ) 를 업데이트하는데 사용될 수도 있다. MAD/PD 모듈 (313) 은 또한 제어 신호들 (350) 을 NLP (343) 에 제공할 수도 있다.
NLP (343) 는 적응 필터 (340) 에 의해 초래된 잔여 에코들을 완화하도록 구성된 포스트-수렴 필터일 수도 있다. 예를 들어, 비록 적응 필터 (340) 의 빠른 수렴이 바람직할 수도 있지만, 적응 필터 (340) 의 빠른 수렴은 잔여 에코들을 생성시킬 수도 있다. NLP (343) 는 DTD (342) 에 및 MAD/PD 모듈 (313) 에 응답할 수도 있다. 특정 실시형태에서, NLP (343) 는 MAD/PD 모듈 (313) 로부터의 제어 신호들 (350) 에 기초하여 공격성 (aggressiveness) 파라미터를 자체 조정할 수도 있다. 예를 들어, 제어 신호들 (350) 에서의 MAD 플래그가 표명되는 경우 (예컨대, 경로 변경을 나타냄), 공격성 파라미터는 증가될 수도 있다. 반대로, MAD 플래그가 표명해제되는 경우, 공격성 파라미터는 디폴트 값으로 리셋될 수도 있다. NLP (343) 의 공격성 파라미터를 수정하기 위한 초음파 MAD의 사용은 시스템 (300) 에서 개선된 에코 제거가 되게 할 수도 있다.
특정 실시형태에서, 적응 필터 (340) 의 적응 레이트 (μ) 및 NLP (343) 의 공격성 파라미터는 또한 방위/회전 센서에 기초하여 수정될 수도 있다. 예를 들어, 적응 필터 (340) 의 적응 레이트 (μ) 는 회전이 검출되는 경우 증가될 수도 있고 회전이 검출되지 않는 경우 감소될 수도 있다. 다른 예로서, 공격성 파라미터는 회전이 검출되는 경우 증가될 수도 있고 회전이 검출되지 않는 경우 리셋될 수도 있다. 방위/회전 센서를 구비한 모바일 디바이스의 특정 예는 도 8을 참조하여 추가로 설명된다.
동작 동안, 마이크로폰 (312) 은, 스피커 (311) 에 의해 생성된 신호들을 포함하여, 오디오/초음파 신호들을 수신할 수도 있다. DTD (342) 는 더블-토크 상황을 검출할 수도 있고 MAD/PD 모듈 (313) 은 마이크로폰 (312) 의 부근에서의 대상체들이 이동하고 있는지의 여부 및 마이크로폰 (312) 이 다른 대상체 (예컨대, 벽) 에 가까이 있는지의 여부를 제어 신호들 (350) 을 통해 나타낼 수도 있다. 제어 신호들 (350) 에 기초하여, 더블-토크 상황이 검출되는지의 여부를 나타내는 DTD (342) 로부터의 입력이 검출되고, 원단 신호 정보, 적응 필터 (340) 는 필터 신호를 가산기 (341) 로 출력할 수도 있다. 그 필터 신호는 에코 제거된 오디오 데이터 (117) 를 생성하기 위해 수신된 오디오 신호로부터 감산될 수도 있다. 에코 제거된 오디오 데이터 (117) 는 출력 오디오 데이터 (360) 를 생성하기 위해 NLP (343) 에 의해 추가로 프로세싱될 수도 있다. 특정 실시형태들에서, 이를테면 전-이중 오디오 회의에서, 출력 데이터 (360) 는 출력을 위해 스피커 (311) 로 전송될 수도 있다.
특정 실시형태에서, 시스템 (300) 은 사전 훈련된 에코 경로들 (370) 을 저장할 수도 있다. 예를 들어, 강당에서 사람이 연설을 시작하기 전, 그 사람은 벽들, 코너들, 및 다른 대상체들에 가까운 로케이션들을 포함하여 스테이지 상의 다양한 로케이션들로 걸을 수도 있다. 각각의 이러한 로케이션에서, 에코-경로 (예컨대, 대응하는 교정 채널 응답 이미지들 (214) 을 포함) 가 훈련되고 저장될 수도 있다. 그 연설 동안, 근접 검출 정보는 사람이 스테이지의 사전 훈련된 로케이션들 중 하나로 되돌아감을 나타내고, 대응하는 사전 훈련된 에코 경로는 취출되고 적응 필터 (340) 에 제공될 수도 있다. 알려진 장애물들 또는 반사 표면들, 이를테면 벽들에의 근접에 기초하여 사전 훈련된 에코 경로들 저장하고 취출하는 것은 적응 필터 (340) 의 더 빠른 수렴을 가능하게 할 수도 있다.
도 3의 시스템 (300) 은 따라서 MAD 및 PD 양쪽 모두에 기초하여 적응 필터 (340) 의 적응 레이트 (μ) 의 사전대비적 수정을 가능하게 할 수도 있으며, 이는 적응 필터 (340) 의 더 빠른 수렴이 되게 할 수도 있다. 시스템 (300) 은 또한 NLP (343) 에서 포스트-수렴 동작들을 업데이트하기 위해 초음파 신호 정보에 영향을 줄 수도 있으며, 이는 출력 데이터 (360) 에서 잔여 에코를 감소시킬 수도 있다.
적응 필터들은 또한 MAD, PD, 및 DTD 정보 이외의 정보에 기초하여 조정될 수도 있다. 예를 들어, 도 4는 (도 3의 적응 필터 (340) 를 포함할 수도 있는) 음향 에코 제거기 (AEC) (115) 에서의 필터 업데이트 소스들의 특정 실시형태를 예시하는 블록도이다.
AEC (115) 는 AEC (115) 의 적응 필터를 업데이트하기 위해 DTD (343) 에 및 μ 조정 신호 (444) 에 응답하는 필터 업데이트 모듈 (450) 를 구비할 수도 있다. 예를 들어, μ 조정 신호 (444) 는 MAD 플래그 및 PD 플래그을 포함하여, 도 3의 제어 신호들 (350) 을 포함할 수도 있다. 필터 업데이트 모듈 (450) 은 또한, AEC (115) 의 적응 필터를 업데이트하기 위해 경로 변경 검출 모듈 (441), 발산 검출 모듈 (442), 및 노이즈 레벨 검출 모듈 (443) 에 응답할 수도 있다.
예를 들어, AEC (115) 가 이중 필터 시스템을 채용하는 경우, 출력 신호가 필터 A에 의해 제공되는 동안 필터 학습 (예컨대, 적응) 은 필터 B에 의해서만 수행될 수도 있다. 이러한 시스템에서, 수렴이 검출되는 경우 필터 B로부터의 계수들은 필터 A로 전달될 수도 있다. 경로 변경 모듈 (441) 은, 에코 경로가 변경되는지의 여부 및 필터 B로부터 필터 A로의 계수들의 전달이 수행되어야 하는지의 여부 및/또는 학습에서의 속도향상이 필요한지를 결정하기 위해 필터 B의 계수들 및 에코 제거 성능을 모니터링할 수도 있다. 발산 검출 모듈 (442) 은 계수들의 부정확한 세트가 필터 A로 잘못 전달되었는지의 여부를 결정하기 위해 필터 A의 출력 에너지를 모니터링할 수도 있고 그 뒤에 필터 진폭을 감소시키거나 또는 새로운 계수들의 전달을 개시할 수도 있다. 노이즈 레벨 검출 모듈 (443) 은 배경 노이즈 및/또는 근단 노이즈를 모니터링할 수도 있고, 노이즈 레벨이 증가함에 따라 적응 레이트 (μ) 를 감소시킬 수도 있다.
도 5를 참조하면, 초음파 모션 검출에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하는 방법 (500) 의 특정 실시형태가 도시되어 있다. 예시적인 실시형태에서, 방법 (500) 은 도 1 내지 도 2의 모바일 디바이스 (110) 에 의해 및 도 3의 시스템 (300) 에 의해 수행될 수도 있다.
방법 (500) 은 502에서, 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 초음파 신호를 수신하는 단계를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, 초음파 수신기 (112) 는 초음파 송신기 (111) 로부터 초음파 신호 (131) 를 수신할 수도 있다. 초음파 수신기 (112) 는 또한 대상체 (120) 에 의한 초음파 신호들 (132 및 134) 의 반사에 의해 생성된 반사된 초음파 신호들 (133 및 135) 을 수신할 수도 있다. 다른 예로서, 도 2를 참조하면, 초음파 수신기 (112) 는 초음파 송신기 (111) 로부터 초음파 신호 (231) 를 수신할 수도 있고, 벽 (220) 에 의한 초음파 신호 (232) 의 반사에 의해 생성된 초음파 신호 (233) 를 수신할 수도 있다.
504로 진행하여, 수신된 초음파 신호 및 적어도 하나의 이전에 수신된 초음파 신호에 기초한 적어도 하나의 대상체의 운동이 검출될 수도 있다. 예를 들어, 도 1에서, MAD 모듈 (113) 은 신호들 (133 및 135) 에 기초하여 제 1 포지션 (120a) 에서부터 제 2 포지션 (120b) 으로의 대상체 (120) 의 이동을 검출할 수도 있다. 다른 예로서, 도 2에서, PD 모듈 (213) 은 신호들 (231 및 233) 에 기초하여 모바일 디바이스 (110) 가 벽 (220) 에 가까이 있음을 검출할 수도 있다.
506로 계속하여, 음향 에코 제거기의 파라미터가 검출된 운동에 응답하여 수정될 수도 있다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2에서, AEC (115) 에서의 파라미터가 수정될 수도 있다. 특정 실시형태에서, 파라미터는 AEC (115) 의 적응 필터의 적응 레이트 (μ) 일 수도 있다.
도 6을 참조하면, 초음파 MAD에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하는 방법 (600) 의 특정 실시형태가 도시되어 있다. 예시적인 실시형태에서, 방법 (600) 은 도 1의 모바일 디바이스 (110) 에 의해 및 도 3의 시스템 (300) 에 의해 수행될 수도 있다.
방법 (600) 은 602에서, 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 제 1 초음파 신호를 수신하는 단계를 포함할 수도 있다. 604로 계속하여, 제 1 초음파 신호에 기초한 제 1 채널 응답 이미지가 계산되고 저장될 수도 있다. 예를 들어, 도 1에서, 초음파 수신기 (112) 는 제 1 반사된 신호 (133) 를 수신할 수도 있고, MAD 모듈 (113) 은 제 1 반사된 신호 (133) 에 기초하여 제 1 채널 응답 이미지를 계산하고 버퍼링된 이미지들 (114) 에 저장할 수도 있다.
606으로 진행하여, 제 2 초음파 신호가 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 수신될 수도 있다. 608에서, 제 2 채널 응답 이미지가 제 2 초음파 신호에 기초하여 계산될 수도 있다. 예를 들어, 도 1에서, 초음파 수신기 (112) 는 제 2 반사된 신호 (135) 를 수신할 수도 있고 MAD 모듈 (113) 은 제 2 반사된 신호 (135) 에 기초하여 제 2 채널 응답 이미지를 계산할 수도 있다.
610으로 진행하여, 제 2 채널 응답 이미지 및 제 1 채널 응답 이미지 사이의 차이가 컴퓨팅될 수도 있다. 612에서, 적어도 하나의 대상체의 운동은 그 차이가 임계값보다 크다는 결정에 응답하여 검출될 수도 있다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, MAD 모듈 (113) 은 제 1 채널 응답 이미지로부터 제 2 채널 응답 이미지를 감산한 것에 기초하여 대상체가 제 1 포지션 (120a) 으로부터 제 2 포지션 (120b) 으로 이동하였다고 결정할 수도 있다.
도 7을 참조하면, 초음파 PD에 기초하여 음향 에코 제거를 수행하는 방법 (700) 의 특정 실시형태가 도시되어 있다. 예시적인 실시형태에서, 방법 (700) 은 도 2의 모바일 디바이스 (110) 에 의해 및 도 3의 시스템 (300) 에 의해 수행될 수도 있다.
방법 (700) 은 702에서, 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 제 1 초음파 신호를 수신하는 단계를 포함할 수도 있다. 제 1 초음파 신호는 움직이는 대상체들이 초음파 수신기 근처에 없는 경우 (예컨대, MAD 플래그가 표명해제된 경우) 에 수신될 수도 있다. 704로 계속하여, 사전 훈련된 신호 경로와 연관된 교정 채널 응답 이미지가 제 1 초음파 신호에 기초하여 계산될 수도 있고 저장될 수도 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면, 초음파 수신기 (112) 는 제 1 초음파 신호 (231) 를 수신할 수도 있고 PD 모듈 (213) 은 제 1 초음파 신호 (231) 에 기초하여 교정 채널 이미지들 (214) 중 하나를 계산하고 저장할 수도 있다.
706으로 진행하여, 제 2 초음파 신호가 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 수신될 수도 있다. 708에서, 제 2 채널 응답 이미지가 제 2 초음파 신호에 기초하여 계산될 수도 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면, 초음파 수신기 (112) 는 반사된 신호 (233) 를 수신할 수도 있고 PD 모듈 (213) 은 반사된 신호 (233) 에 기초하여 제 2 채널 응답 이미지를 계산할 수도 있다.
710으로 진행하여, 제 2 채널 응답 이미지 및 교정 채널 응답 이미지 사이의 차이가 컴퓨팅될 수도 있다. 방법 (700) 은 712에서, 그 차이가 임계값보다 크다는 결정에 응답하여 초음파 수신기가 적어도 하나의 대상체에 가까이 있음을 검출할 수도 있다. 예를 들어, 도 2에서, PD 모듈 (213) 은 교정 채널 응답 이미지로부터 제 2 채널 응답 이미지를 감산한 것에 기초하여, 초음파 수신기 (112) (및 그러므로 모바일 디바이스 (110)) 가 대상체 (예컨대, 벽 (220)) 에 가까이 이동하였다고 결정할 수도 있다.
도 8을 참조하면, 무선 신 디바이스의 특정 예시적인 실시형태의 블록도가 묘사되어 있고 일반적으로 800 으로 지정된다. 디바이스 (800) 는 메모리 (832) 에 연결된 프로세서 (810), 이를테면 오디오 디지털 신호 프로세서 (DSP) 를 구비한다. 예시적인 실시형태에서, 메모리 (832) 는 (도 1 및 도 3의) 버퍼링된 채널 응답 이미지들 (114), (도 1 및 도 3의) 교정 채널 응답 이미지들 (214), 및 (도 3의) 사전 훈련된 에코 경로들 (370) 을 저장할 수도 있다. 메모리 (832) 는 또한, 본원에 개시된 방법들, 이를테면 도 5 내지 도 7을 참조하여 설명된 방법들을 수행하기 위해 프로세서 (810) 에 의해 실행가능한 명령들 (860) 을 저장할 수도 있다.
디바이스 (800) 는 또한 마이크로폰 (312) 에 및 스피커 (311) 에 연결된 코더/디코더 (CODEC) (834) (예컨대, 오디오 CODEC) 를 구비한다. 특정 실시형태에서, 마이크로폰 (312) 과 스피커 (311) 는 초음파 신호들 및 오디오 신호들의 동시 수신 및 송신을 할 수 있다. CODEC (834) 은 또한 제 2 마이크로폰 (837) 및 제 3 마이크로폰 (839) 에 연결될 수도 있다.
프로세서 (810) 는 AEC (115), (도 3의 MAD/PD 모듈 (313) 로서 통합될 수 있는) MAD 모듈 (113) 및 PD 모듈 (213), DTD (342), 경로 변경 검출 모듈 (441), 발산 검출 모듈 (442), 노이즈 레벨 검출 모듈 (443), 및 NLP (343) 를 구비할 수도 있으며, 그것들의 각각은 프로세서 (810) 에 의해 실행가능한 하드웨어, 소프트웨어 명령들 (예컨대, 명령들 (860)), 또는 그것들의 임의의 조합을 사용하여 프로세서 (810) 에서 이행될 수도 있다.
특정 실시형태에서, 디바이스 (800) 는 음향 에코 제거를 수행할 수도 있다. 처음에, DTD (342) 는 근단 신호들 (예컨대, 마이크로폰들 (312, 837, 및 839) 중 하나 이상을 통해 수신된 신호들) 및 원단 신호들 (예컨대, 스피커 (311) 에 의해 송신된 신호들) 에 기초하여, 더블-토크 시나리오들에 대해 모니터링할 수도 있다. AEC (115) 는 근단 신호들, 원단 신호들, 및 DTD (342) 에 기초하여 에코 제거를 수행할 수도 있다. MAD 모듈 (113) 은 AEC (115) 에서의 적응 필터가 수렴 및/또는 빠르게 수렴하지 못하게 할 수도 있는 외부 대상체들의 모션을 검출할 수도 있다. MAD 모듈 (113) 이 모션을 검출하는 경우, AEC (115) 는 하나 이상의 파라미터들을 자체 조정할 수도 있고 적응 필터는 더 빠르게 수렴할 수도 있다. 예를 들어, MAD 모듈 (113) 이 MAD 플래그를 표명하는 경우, AEC (115) 는 (예컨대, 오디오 신호들이 검출되지 않는 경우) 근단 모드, 원단 모드, 더블-토크 모드, 및/또는 침묵 모드에서 적응 필터의 적응 레이트 (μ) 를 업데이트할 수도 있다. PD 모듈 (213) 은 사전 훈련된 에코 경로들에 대응하는 교정 채널 응답들을 생성할 수도 있다. 특정 실시형태에서, MAD 모듈 (113) 이 모션을 검출하면 PD 모듈 (213) 은 교정 채널 응답을 생성하지 않을 수도 있다. 덧붙여서, 디바이스 (800) 가 하나 이상의 물체들에 가까이 있음을 PD 모듈 (213) 이 검출하는 경우, AEC (115) 는 하나 이상의 파라미터들을 자체 조정할 수도 있고 적응 필터는 더 빠르게 수렴할 수도 있다. 예를 들어, PD 모듈 (213) 은 PD 플래그를 표명할 수도 있고 AEC (115) 는 적응 필터의 적응 레이트 (μ) 를 업데이트하고 및/또는 AEC (115) 속으로 복사되는 사전 훈련된 에코 경로를 "백그라운드" 신호 정보로서 취출할 수도 있다.
NLP (343) 는 또한 AEC (115) 로부터 출력된 데이터로부터 잔여 에코들을 제거하기 위해 MAD 모듈 (113) 및 PD 모듈 (213) 에 기초하여 자체 조정할 수도 있다. 경로 변경 검출 모듈 (441), 발산 검출 모듈 (442), 및 노이즈 레벨 검출 모듈 (443) 은 또한 AEC (115) 에서 적응 필터 수렴 속도를 선택적으로 높이는데 사용될 수도 있다. 특정 실시형태에서, AEC (115) 및/또는 NLP (343) 는 또한 (예컨대, 가속도계 및/또는 자이로스코프를 포함한) 방위/회전 센서 (878) 에 응답하여 하나 이상의 파라미터들을 자체 조정할 수도 있다.
도 8은 또한 프로세서 (810) 에 및 디스플레이 (828) 에 연결되는 디스플레이 제어기 (826) 를 도시한다. 도 8은 또한 무선 제어기 (840) 가 프로세서 (810) 에 그리고 무선 안테나 (842) 에 연결된 트랜시버 (870) 에 연결될 수 있음을 나타낸다.
특정 실시형태에서, 프로세서 (810), 디스플레이 제어기 (826), 메모리 (832), CODEC (834), 무선 제어기 (840), 및 트랜시버 (870) 는 시스템-인-패키지 (system-in-package) 또는 시스템-온-칩 디바이스 (822) 에 구비된다. 특정 실시형태에서, 입력 디바이스 (830) 와 전력 공급부 (844) 가 시스템-온-칩 디바이스 (822) 에 연결된다. 더구나, 특정 실시형태에서, 도 8에 예시된 바와 같이, 디스플레이 (828), 입력 디바이스 (830), 스피커 (311), 마이크로폰들 (312, 837, 및 839), 무선 안테나 (842), 및 전력 공급부 (844) 는 시스템-온-칩 디바이스 (822) 외부에 있다. 그러나, 디스플레이 (828), 입력 디바이스 (830), 스피커 (311), 마이크로폰 (312, 837, 및 839), 무선 안테나 (842), 및 전력 공급부 (844) 의 각각은 시스템-온-칩 디바이스 (822) 의 컴포넌트, 이를테면 인터페이스 또는 제어기에 연결될 수 있다.
당업자들은 본원에서 개시된 실시형태들에 관련하여 설명되는 다양한 예시적인 논리 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 하드웨어 프로세서와 같은 프로세싱 디바이스에 의해 실행되는 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수도 있다는 것을 추가로 이해할 것이다. 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 일반적으로 그것들의 기능성의 측면에서 위에서 설명되었다. 이러한 기능성이 하드웨어 또는 실행가능 소프트웨어 중 어느 것으로 구현되는지는 전체 시스템에 부과되는 특정 애플리케이션 및 설계 제약들에 달려있다. 당업자들은 전술된 기능성을 각 특정 애플리케이션에 대하여 다양한 방식으로 구현할 수 있지만, 이러한 구현 결정들은 본 개시물의 범위를 벗어나도록 야기하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본원에서 개시된 실시형태들에 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이들 두 가지의 조합으로 직접 실시될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM (random-access memory), MRAM (magnetoresistive random access memory), STT-MRAM (spin-torque transfer MRAM), 플래시 메모리, ROM (read-only memory), 프로그래밍가능 ROM (PROM), 소거가능 프로그래밍가능 ROM (EPROM), 전기적 소거가능 프로그래밍가능 ROM (EEPROM), 레지스터들, 하드 디스크, 착탈실 디스크, CD-ROM (compact disc read-only memory), 또는 이 기술분야에서 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체와 같은 비일시적 저장 매체에 존재할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 연결되어서 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 읽을 수 있고 그 저장 매체에 정보를 쓸 수 있다. 대체예에서, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서와 저장 매체는 주문형 집적회로 (ASIC) 내에 존재할 수도 있다. ASIC는 컴퓨팅 디바이스 또는 사용자 단말 내에 존재할 수도 있다. 대체예에서, 프로세서와 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스 또는 사용자 단말에 개별 컴포넌트들로서 존재할 수도 있다.
개시된 실시형태들의 전술한 설명은 당업자가 개시된 실시형태들을 제작하고 사용할 수 있게끔 제공된다. 이들 실시형태들에 대한 다양한 변형예들은 이 기술분야의 숙련된 자들에게 쉽사리 명확하게 될 것이고, 본원에서 정의된 원리들은 본 개시물의 범위로부터 벗어남 없이 다른 실시형태들에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 개시물은 본원에서 보인 실시형태들로 한정될 의도는 없으며 다음의 청구항들에 의해 정의된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 가능한 가장 넓은 범위에 일치하는 것이다.

Claims (24)

  1. 초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 초음파 신호를 수신하는 단계;
    수신된 상기 초음파 신호 및 적어도 하나의 이전에 수신된 초음파 신호에 기초하여 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하는 단계; 및
    검출된 상기 운동에 응답하여 음향 에코 제거기의 파라미터를 수정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 파라미터는 상기 음향 에코 제거기에서의 적응 필터의 적응 레이트에 대응하는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 검출하는 단계는,
    상기 초음파 신호에 기초하여 채널 응답 이미지를 계산하는 단계;
    상기 채널 응답 이미지와 적어도 하나의 이전에 계산된 채널 응답 이미지 사이의 차이를 컴퓨팅하는 단계; 및
    상기 차이가 차이 임계값보다 크다는 결정에 응답하여 상기 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이전에 계산된 채널 응답 이미지는 사전 훈련된 신호 경로와 연관된 교정 채널 응답 이미지를 포함하는, 방법.
  5. 초음파 송신기로부터 초음파 신호를 수신하도록 구성된 초음파 수신기;
    상기 초음파 신호에 기초하여 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하도록 구성된 모션 활동 검출 모듈; 및
    검출된 상기 운동에 응답하여 상기 음향 에코 제거기의 파라미터를 수정하도록 구성된 음향 에코 제거기를 포함하는, 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 음향 에코 제거기는 적응 필터를 구비하고, 상기 파라미터는 상기 적응 필터의 적응 레이트에 대응하는, 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 모션 활동 모듈은 또한 수신된 상기 초음파 신호 및 적어도 하나의 이전에 수신된 초음파 신호에 기초하여 상기 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하도록 구성되는, 시스템.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 초음파 송신기를 더 포함하며, 상기 초음파 송신기는 상기 초음파 신호를 지속적으로 송신하도록 구성되는, 시스템.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 초음파 수신기는 상기 초음파 신호를 상기 초음파 송신기와 상기 초음파 수신기 사이의 제 1 신호 경로를 통해 수신하고, 반사된 초음파 신호를 상기 초음파 송신기와 상기 초음파 수신기 사이의 제 2 신호 경로를 통해 수신하는, 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 초음파 신호 및 상기 반사된 초음파 신호와 연관된 채널 응답 이미지들에 기초하여, 상기 초음파 수신기가 하나 이상의 외부 대상체들 가까이에 있는지의 여부를 결정하도록 구성된 근접 검출 모듈을 더 포함하며,
    상기 음향 에코 제거기는 또한 상기 근접 검출 모듈에 응답하여 상기 파라미터를 수정하도록 구성되는, 시스템.
  11. 제 5 항에 있어서,
    방위 센서를 더 포함하며, 상기 음향 에코 제거기는 또한 상기 방위 센서에 응답하여 상기 파라미터를 수정하도록 구성되는, 시스템.
  12. 제 5 항에 있어서,
    비선형 프로세싱 모듈을 더 포함하며, 상기 비선형 프로세싱 모듈은 상기 검출된 운동에 응답하여 상기 비선형 프로세싱 모듈의 공격성 파라미터를 수정하도록 구성되는, 시스템.
  13. 제 5 항에 있어서,
    상기 시스템은 모바일 디바이스인, 시스템.
  14. 제 5 항에 있어서,
    상기 시스템은 집적 회로인, 시스템.
  15. 초음파 신호를 수신하는 수단;
    상기 초음파 신호에 기초하여 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하는 수단; 및
    검출된 상기 운동에 응답하여 음향 에코 제거기의 파라미터를 수정하는 수단을 포함하는, 시스템.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 초음파 신호를 송신하는 수단을 더 포함하는, 시스템.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 초음파 신호 및 반사된 초음파 신호와 연관된 채널 응답 이미지들에 기초하여, 상기 수신하는 수단이 하나 이상의 외부 대상체들 가까이에 있는지의 여부를 결정하는 수단; 및
    상기 결정하는 수단에 응답하여 상기 파라미터를 수정하는 수단을 더 포함하는, 시스템.
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 시스템은 모바일 디바이스인, 시스템.
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 시스템은 집적 회로인, 시스템.
  20. 명령들을 포함하는 비일시적 프로세서 판독가능 매체로서,
    상기 명령들은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서로 하여금,
    초음파 수신기에서 초음파 송신기로부터 초음파 신호를 수신하며;
    수신된 상기 초음파 신호 및 적어도 하나의 이전에 수신된 초음파 신호에 기초하여 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하고;
    검출된 상기 운동에 응답하여 음향 에코 제거기의 파라미터를 수정하도록 하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 파라미터는 상기 음향 에코 제거기에서의 적응 필터의 적응 레이트에 대응하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서로 하여금,
    상기 초음파 신호에 기초하여 채널 응답 이미지를 계산하며;
    상기 채널 응답 이미지와 적어도 하나의 이전에 계산된 채널 응답 이미지 사이의 차이를 컴퓨팅하고;
    상기 차이가 임계값보다 크다는 결정에 응답하여 상기 적어도 하나의 대상체의 운동을 검출하도록 하는 명령들을 더 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이전에 계산된 채널 응답 이미지는 사전 훈련된 신호 경로와 연관된 교정 채널 응답 이미지를 포함하고, 상기 적어도 하나의 대상체는 상기 초음파 수신기를 구비하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  24. 제 22 항에 있어서,
    상기 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서로 하여금, 상기 채널 응답 이미지를 저장하도록 하는 명령들을 더 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
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Families Citing this family (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9084058B2 (en) 2011-12-29 2015-07-14 Sonos, Inc. Sound field calibration using listener localization
US9473865B2 (en) * 2012-03-01 2016-10-18 Conexant Systems, Inc. Integrated motion detection using changes in acoustic echo path
US9767828B1 (en) * 2012-06-27 2017-09-19 Amazon Technologies, Inc. Acoustic echo cancellation using visual cues
US9690539B2 (en) 2012-06-28 2017-06-27 Sonos, Inc. Speaker calibration user interface
US9219460B2 (en) 2014-03-17 2015-12-22 Sonos, Inc. Audio settings based on environment
US9106192B2 (en) 2012-06-28 2015-08-11 Sonos, Inc. System and method for device playback calibration
US9706323B2 (en) 2014-09-09 2017-07-11 Sonos, Inc. Playback device calibration
US9148724B2 (en) * 2013-01-21 2015-09-29 Revolabs, Inc. Audio system signal processing control using microphone movement information
TW201442506A (zh) * 2013-04-24 2014-11-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 多媒體節目相關資訊查詢系統及方法
US9294858B2 (en) * 2014-02-26 2016-03-22 Revo Labs, Inc. Controlling acoustic echo cancellation while handling a wireless microphone
US9264839B2 (en) 2014-03-17 2016-02-16 Sonos, Inc. Playback device configuration based on proximity detection
US10127006B2 (en) 2014-09-09 2018-11-13 Sonos, Inc. Facilitating calibration of an audio playback device
US9952825B2 (en) 2014-09-09 2018-04-24 Sonos, Inc. Audio processing algorithms
US9910634B2 (en) 2014-09-09 2018-03-06 Sonos, Inc. Microphone calibration
US9891881B2 (en) 2014-09-09 2018-02-13 Sonos, Inc. Audio processing algorithm database
US9800964B2 (en) * 2014-12-29 2017-10-24 Sound Devices, LLC Motion detection for microphone gating
WO2016130459A1 (en) 2015-02-09 2016-08-18 Dolby Laboratories Licensing Corporation Nearby talker obscuring, duplicate dialogue amelioration and automatic muting of acoustically proximate participants
US9654229B2 (en) * 2015-02-10 2017-05-16 Turtle Beach Corporation Parametric transducer microphone system
US9319633B1 (en) 2015-03-19 2016-04-19 Cisco Technology, Inc. Ultrasonic echo canceler-based technique to detect participant presence at a video conference endpoint
WO2016172593A1 (en) 2015-04-24 2016-10-27 Sonos, Inc. Playback device calibration user interfaces
US10664224B2 (en) 2015-04-24 2020-05-26 Sonos, Inc. Speaker calibration user interface
US9538305B2 (en) 2015-07-28 2017-01-03 Sonos, Inc. Calibration error conditions
US9693165B2 (en) 2015-09-17 2017-06-27 Sonos, Inc. Validation of audio calibration using multi-dimensional motion check
CN108028985B (zh) 2015-09-17 2020-03-13 搜诺思公司 用于计算设备的方法
US10014906B2 (en) * 2015-09-25 2018-07-03 Microsemi Semiconductor (U.S.) Inc. Acoustic echo path change detection apparatus and method
US10123141B2 (en) 2015-11-13 2018-11-06 Bose Corporation Double-talk detection for acoustic echo cancellation
US9554091B1 (en) 2015-12-15 2017-01-24 Cisco Technology, Inc. Identifying conference participants and active talkers at a video conference endpoint using user devices
US9743207B1 (en) 2016-01-18 2017-08-22 Sonos, Inc. Calibration using multiple recording devices
US10003899B2 (en) 2016-01-25 2018-06-19 Sonos, Inc. Calibration with particular locations
US11106423B2 (en) 2016-01-25 2021-08-31 Sonos, Inc. Evaluating calibration of a playback device
US9860662B2 (en) 2016-04-01 2018-01-02 Sonos, Inc. Updating playback device configuration information based on calibration data
US9864574B2 (en) 2016-04-01 2018-01-09 Sonos, Inc. Playback device calibration based on representation spectral characteristics
US9763018B1 (en) 2016-04-12 2017-09-12 Sonos, Inc. Calibration of audio playback devices
US9860670B1 (en) 2016-07-15 2018-01-02 Sonos, Inc. Spectral correction using spatial calibration
US9794710B1 (en) 2016-07-15 2017-10-17 Sonos, Inc. Spatial audio correction
US10372406B2 (en) 2016-07-22 2019-08-06 Sonos, Inc. Calibration interface
US10459684B2 (en) 2016-08-05 2019-10-29 Sonos, Inc. Calibration of a playback device based on an estimated frequency response
CN106162478B (zh) * 2016-08-16 2019-08-06 北京小米移动软件有限公司 麦克风优选方法及装置
US10187504B1 (en) * 2016-09-23 2019-01-22 Apple Inc. Echo control based on state of a device
GB2555422B (en) * 2016-10-26 2021-12-01 Xmos Ltd Capturing and processing sound signals
GB2559427A (en) * 2017-02-07 2018-08-08 Cirrus Logic Int Semiconductor Ltd Motion detector
US10473751B2 (en) * 2017-04-25 2019-11-12 Cisco Technology, Inc. Audio based motion detection
US10299039B2 (en) * 2017-06-02 2019-05-21 Apple Inc. Audio adaptation to room
CN107785027B (zh) * 2017-10-31 2020-02-14 维沃移动通信有限公司 一种音频处理方法及电子设备
US11206484B2 (en) 2018-08-28 2021-12-21 Sonos, Inc. Passive speaker authentication
US10299061B1 (en) 2018-08-28 2019-05-21 Sonos, Inc. Playback device calibration
US10277981B1 (en) * 2018-10-02 2019-04-30 Sonos, Inc. Systems and methods of user localization
US10734965B1 (en) 2019-08-12 2020-08-04 Sonos, Inc. Audio calibration of a portable playback device
US11205438B1 (en) * 2019-08-13 2021-12-21 Amazon Technologies, Inc. Autonomously motile device with acoustic echo cancellation
US10955550B1 (en) * 2019-12-09 2021-03-23 Tymphany Acoustic Technology (Huizhou) Co., Ltd. Synchronization of motion-sensitive acoustic speakers
US11564036B1 (en) * 2020-10-21 2023-01-24 Amazon Technologies, Inc. Presence detection using ultrasonic signals with concurrent audio playback
EP4084503A1 (en) 2021-04-28 2022-11-02 Nxp B.V. Audio playback system fault detection method and apparatus
US12142289B2 (en) 2022-02-03 2024-11-12 Motorola Mobility Llc Adaptive echo delay determination using an out-of-band acoustic reference signal

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR910005635A (ko) * 1989-08-31 1991-03-30 정몽헌 원방 감시 무선 비상 호출 전화기
US20020028699A1 (en) * 2000-09-07 2002-03-07 Mitel Corporation Ultrasonic proximity detector for a telephone device

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6041849A (ja) 1983-08-18 1985-03-05 Toshiba Corp 拡声電話
JPH07146988A (ja) 1993-11-24 1995-06-06 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 物体移動検出装置
JP3099870B2 (ja) 1996-07-23 2000-10-16 日本電気株式会社 音響エコーキャンセラ
US5999167A (en) 1996-11-08 1999-12-07 Stephen A. Marsh Cursor control device
US6510225B1 (en) * 1999-02-16 2003-01-21 Denso Corporation Ultrasonically-calibrated fast-start echo canceller for cellular and pcs telephone car kits
JP2000253131A (ja) 1999-03-01 2000-09-14 Toshiba Corp 音声通信装置
JP2000295338A (ja) 1999-04-02 2000-10-20 Toshiba Corp 通信装置
JP2001142639A (ja) 1999-11-15 2001-05-25 Pioneer Electronic Corp タッチパネル装置
US6454714B1 (en) 2000-10-20 2002-09-24 Koninklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic harmonic flash suppression
WO2004095056A1 (en) 2003-04-22 2004-11-04 Koninklijke Philips Electronics N.V. Object position estimation system, apparatus and method
US20050054931A1 (en) 2003-09-09 2005-03-10 Clark David W. Tracking clutter filter for spectral & audio doppler
US8684839B2 (en) 2004-06-18 2014-04-01 Igt Control of wager-based game using gesture recognition
KR100842590B1 (ko) 2004-11-09 2008-07-01 삼성전자주식회사 이동 단말에서 음향 반향 제거 방법 및 장치
US8275120B2 (en) 2006-05-30 2012-09-25 Microsoft Corp. Adaptive acoustic echo cancellation
US20080208517A1 (en) 2007-02-23 2008-08-28 Gesturetek, Inc. Enhanced Single-Sensor Position Detection
JP5067085B2 (ja) 2007-09-12 2012-11-07 沖電気工業株式会社 無線通信装置
JP5034819B2 (ja) 2007-09-21 2012-09-26 ヤマハ株式会社 放収音装置
US7843859B1 (en) 2008-09-23 2010-11-30 Netlogic Microsystems, Inc. Analog echo canceller with filter banks
WO2010035658A1 (ja) 2008-09-26 2010-04-01 日本電気株式会社 信号処理方法、信号処理装置、および信号処理プログラム
JP2011066668A (ja) 2009-09-17 2011-03-31 Brother Industries Ltd エコー除去装置、エコー除去方法、およびエコー除去装置のプログラム
CH702398A2 (it) 2009-12-01 2011-06-15 Enrico Geiler Procedimento per la rilevazione degli spostamenti di un emettore di ultrasuoni e dispositivo di rilevamento degli spostamenti tridimensionali di un emettore di ultrasuoni.
US20130155031A1 (en) * 2010-06-29 2013-06-20 Elliptic Laboratories As User control of electronic devices
CN103229071B (zh) * 2010-11-16 2015-09-23 高通股份有限公司 用于基于超声反射信号的对象位置估计的系统和方法
US20130121498A1 (en) 2011-11-11 2013-05-16 Qsound Labs, Inc. Noise reduction using microphone array orientation information

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR910005635A (ko) * 1989-08-31 1991-03-30 정몽헌 원방 감시 무선 비상 호출 전화기
US20020028699A1 (en) * 2000-09-07 2002-03-07 Mitel Corporation Ultrasonic proximity detector for a telephone device

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