KR20150058980A - 다채널 선형예측 반향제거장치, 반향제거방법 및 이를 이용한 신호처리 장치 및 신호처리 방법 - Google Patents

다채널 선형예측 반향제거장치, 반향제거방법 및 이를 이용한 신호처리 장치 및 신호처리 방법 Download PDF

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양재모
강홍구
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연세대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 음향 신호 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 두 개 이상의 수신기로부터 입력 받은 음향 신호에서 반향을 제거한 신호를 얻는 장치 및 방법에 관한 것이다.
이를 위해 본 발명은, 복수의 수신기를 이용하여 제1신호와 제2신호를 수신하는 수신부; 상기 수신부를 이용하여 획득된 이전 샘플 신호를 이용하여 제1지연신호와 제2지연신호를 생성하는 시간지연부; 상기 제1지연신호와 제2지연신호를 이용하여 제1예측필터 생성하는 제1예측필터생성부; 상기 제2지연신호와 제1지연신호를 이용하여 제2예측필터를 생성하는 제2예측필터생성부; 상기 제1지연신호 및 제2지연신호에 상기 제1예측필터를 적용하여 제1예측반향신호를 생성하는 제1예측필터적용부; 상기 제1지연신호 및 제2지연신호에 상기 제2예측필터 적용하여 제2예측반향신호를 생성하는 제2예측필터적용부; 상기 제1예측필터와 제2예측필터를 이용하여 보상필터를 생성하는 보상필터생성부; 및 상기 제1예측반향신호와 상기 제1신호의 차분값인 제1차분신호 및 상기 제2예측반향신호와 상기 제2신호의 차분값인 제2차분신호를 생성하고, 상기 제1차분신호와 제2차분신호에 상기 보상필터를 적용하여 반향신호가 제거된 신호를 생성하는 보상필터 적용부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리장치를 제공한다.

Description

다채널 선형예측 반향제거장치, 반향제거방법 및 이를 이용한 신호처리 장치 및 신호처리 방법{An Apparatus and A Method for Echo Canceling Multi-Channel Sound Signal, A Signal Processing Apparatus and A Signal Processing Method Using the Same}
본 발명은 음향 신호 처리 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 두 개 이상의 수신기로부터 입력 받은 음향 신호에서 반향을 제거한 신호를 얻는 장치 및 방법에 관한 것이다.
스마트 폰, 스마트 TV 등을 포함한 최근의 스마트 기기들은 통신 및 멀티미디어 기술의 집약체로 사용자에게 화상 통화, 원격 회의, 자동 음성 인식 등의 기술을 제공하고 있다. 특히 음성을 이용한 스마트 기기와의 인터페이스는 가장 직관적이고 자연스러운 명령어 전달을 수행 할 수 있다. 보통의 사용자가 거실이나 차 내부와 같은 막힌 공간에서 스마트 기기를 이용한다고 가정했을 때 통신 및 신호처리의 기술적 관점에서 가장 장애가 되는 것이 주변 잡음과 반향이다.
이 중 특히 반향은 통화 시 음성의 명료도 및 인식률을 떨어뜨려 통화 품질 저하의 주요 요인이 된다. 뿐만 아니라 반향에 의한 자동 음성인식 모듈의 성능 저하는 심각한 수준이다. 반향에 의한 성능저하가 심각한 세부적인 신호처리 분야는 빔 형성 기법 (beam forming, BF), 화자 위치 예측 기법 (speech source localization, SSL), 스피커 어레이 분야 (speaker array signal processing), 에코제거 기법 (acoustic echo cancellation, AEC) 자동 인식 분야 (automatic speaker/speech recognition, ASR) 등이 있다.
본 발명은 유저와 디바이스 사이의 상호통신 환경에서의 음향 신호의 효율적인 반향(Reverberation) 제거를 목적으로 하는 다채널 기반의 어쿠스틱 채널 이퀄라이제이션(acoustic channel equalization) 방법을 제시하기 위한 목적을 가지고 있다.
또한, 본 발명은 이론적으로 완벽한 성능을 갖는 다채널 선형예측 반향제거 (LIME, Linear-predictive Multi-input Equalization) 방법에 기반 하되, 사용자의 자세 변화/이동, 장애물체 발생 등 실제 사용자에게 발생할 수 있는 시간에 따른 방(Room) 환경 변화에 대해 실시간으로 반향을 제거할 수 있는 방법을 제시하기 위한 목적을 가지고 있다.
또한, 본 발명은 적응 필터를 이용한 듀얼채널(dual-channel) 어쿠스틱 채널 이퀄라이제이션을 제공하기 위한 목적을 가지고 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위해, 둘 이상의 수신기로부터 신호를 입력 받아 반향신호를 예측하고 이를 이용하여 입력된 신호에서 반향신호가 제거된 원신호를 복원하는 신호처리장치 및 그 방법이 개시되어 있다.
본 발명의 실시예에 따른 신호 처리 장치는, 복수의 수신기를 이용하여 제1신호와 제2신호를 수신하는 수신부; 상기 수신부를 이용하여 획득된 이전 샘플 신호를 이용하여 제1지연신호와 제2지연신호를 생성하는 시간지연부; 상기 제1지연신호와 제2지연신호를 이용하여 제1예측필터를 생성하는 제1예측필터생성부; 상기 제2지연신호와 제1지연신호를 이용하여 제2예측필터를 생성하는 제2예측필터생성부; 상기 제1지연신호 및 제2지연신호에 상기 제1예측필터를 적용하여 제1예측반향신호를 생성하는 제1예측필터적용부; 상기 제1지연신호 및 제2지연신호에 상기 제2예측필터 적용하여 제2예측반향신호를 생성하는 제2예측필터적용부; 상기 제1예측필터와 제2예측필터를 이용하여 보상필터를 생성하는 보상필터생성부; 및 상기 제1예측반향신호와 상기 제1신호의 차분값인 제1차분신호 및 상기 제2예측반향신호와 상기 제2신호의 차분값인 제2차분신호를 생성하고, 상기 제1차분신호와 제2차분신호에 상기 보상필터를 적용하여 반향신호가 제거된 신호를 생성하는 보상필터 적용부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 신호 처리 방법은, 복수의 수신기를 이용하여 제1신호와 제2신호를 수신하는 단계; 상기 수신기를 이용하여 획득된 이전 샘플 신호를 이용하여 제1지연신호와 제2지연신호를 생성하는 단계; 상기 제1지연신호와 제2지연신호를 이용하여 제1예측필터를 생성하는 단계; 상기 제2지연신호와 제1지연신호를 이용하여 제2예측필터를 생성하는 단계; 상기 제1지연신호 및 상기 제2지연신호에 상기 제1예측필터를 적용하여 제1예측반향신호를 생성하는 단계; 상기 제1지연신호 및 상기 제2지연신호에 상기 제2예측필터를 이용하여 제2예측반향신호를 생성하는 단계; 상기 제1신호와 상기 제1예측반향신호의 차분 값인 제1차분신호를 생성하는 단계; 상기 제2신호와 상기 제2예측반향신호의 차분 값인 제2차분신호를 생성하는 단계; 상기 제1예측필터와 제2예측필터를 이용하여 보상필터를 생성하는 단계; 및 상기 제1차분신호와 제2차분신호에 상기 보상필터를 적용하여 반향신호가 제거된 신호를 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 방 환경에서 음성을 이용한 디바이스와의 인터페이스를 요구하는 모든 시스템에 적용 가능하다. 본 발명의 실시예에 따르면, 음성 통화, 화상 회의 등의 텔레커뮤니케이션(telecommunication) 시스템에서 음성의 명료도를 향상 시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 반향에 의해 성능 저하가 심각한 화자자동인식(ASR, Automatic Speaker/Speech Recognition), 화자예측기법(SSL, Speech Source Localization), 에코제거기법(AEC, Acoustic Echo Cancellation)등의 전처리기(pre-processor)로서의 역할이 기대된다.
또한 본 발명은 화자의 자세 변화, 화자의 움직임, 장애물체의 발생 등 실시간으로 변하는 방 환경 조건에서도 일정 수준 이상의 반향제거 성능을 가지므로, 사용자에게 좀 더 자유로운 사용 환경을 제공할 수 있다.
본 발명은 새로운 신호처리방법을 통해 기존 방법의 연산량을 줄여줄 수 있을 뿐 아니라, 일정시간 동안 신호를 관찰하여 신호의 상호 상관 행렬(covariance matrix) 을 만들 필요가 없는, 이른바 다채널 선형 예측 기반 구조(Multi-channel Linear Prediction Oriented Structure)를 제안하여 실시간으로 변하는 환경에 적용 될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에서 다채널 선형 예측필터를 구하는 방법은 다양한 방법이 시도 될 수 있으며, 좀 더 효율적이고 높은 정확도를 갖는 필터 갱신 방법을 적용함에 따라 반향제거 성능 개선 및 연산량 저감의 가능성이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다채널 선형예측 반향제거 방법을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 다채널 선형예측 반향제거 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 자기회귀모형을 구하기 위한 LIME 보조행렬(Q행렬)과 LIME 예측행렬(
Figure pat00001
행렬)성분의 제곱 값 및 예측필터
Figure pat00002
,
Figure pat00003
와 나머지 값의 파워 비(power ratio)를 도시한다.
도 4는 LIME영강제행렬(
Figure pat00004
행렬)로 영 강제 수정을 한 경우 자기회귀모형(AR model)의 성능향상을 도시한다.
도 5는 망각요소(forgetting factor)와 시간에 따른 방의 임펄스 응답 행렬 h의 변화 량과 잔여신호의 정확도를 도시한다.
도 6은 시간에 따른 방의 임펄스 응답 행렬 h의 변화에 대한 자기회귀모형 예측의 정확도를 도시한다.
도 7은 갑작스런 방 환경 변화에 따른 잔여신호의 정확도와 자기회귀모형 예측의 정확도를 도시한다.
도 8은 실제 방 환경에서의 원신호와 반향이 포함된 신호 및 본 발명에 의해 반향이 제거된 신호의 파형과 주파수 특성을 도시한다.
도 9는 음성자체에 의해 발생하는 상관도 구간과 방의 임펄스 응답에 의해 발생하는 상관도 구간을 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 음향 신호 처리 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 음향 신호 처리 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한 특정 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는, 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가진 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
주변 잡음은 비교적 쉬운 신호처리 기법으로 제거가 가능하지만 반향 제거 기법은 좀 더 복잡한 고도의 신호처리 기법을 요구하며 현재 가장 활발히 연구되고 있는 분야이다. 반향제거(dereverberation)는 크게 두 가지 방법으로 나눠진다.
첫 번째 방법은 반향 감소를 목적으로 하는 방법으로써 보통 단 채널 시스템에서 많이 쓰이며, 대부분 주파수 소거 (Spectral Subtraction) 방법에 기반한다. 이 방법은 특히 주변 잡음과 비슷한 통계적 특성을 갖는 지연 반향신호(Late Reverberation) 만을 제거하는 것을 목적으로 하므로 완벽한 신호 복원은 하지 못하고 단순히 듣기에 좋은 소리를 만드는 의도가 크다. 또한 사용자에 따라서 원신호의 왜곡됨을 느낄 수 있으며, 자동 화자/음성 인식 모듈 등을 고려한 인간과 컴퓨터간 상호작용 (human to computer interaction, HCI) 에 대해서는 성능 향상이 크지 않다.
두 번째 방법은 완벽한 반향 제거를 목적으로 하는 것으로 다채널 시스템에서의 어쿠스틱 채널 이퀄라이제이션 또는 역필터링(inverse filtering) 이다. 이 방법은 다채널 입출력 역필터링 정리(MINT, multiple input/output inverse filtering theorem) 알고리즘에 이론적 기반을 두고 있다. 하지만 이 방법은 사전정보가 필요 없는 방법이 아니며, 정확한 방(ROOM)의 다채널 어쿠스틱 환경 예측을 선행해야 한다. 최근 다채널 선형예측 기법을 통한 효율적인 반향 제거 알고리즘 (LIME, Linear-predictive Multi-input Equalization)이 소개되었으며, 이 방법은 반향 성분과 원 신호 사이의 상호상관도 (cross-correlation, CC)를 최대한 줄여줌으로써 반향을 제거한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다채널 선형예측 반향제거(Linear-predictive Multi-input Equalization, LIME) 방법을 나타낸 블록도이다. 도시된 바와 같이, 다채널 선형예측 반향제거 알고리즘(LIME)은 크게 두 개의 필터로 이루어져 있다. 첫 번째 필터(도 1의
Figure pat00005
)는 다채널 선형 예측 필터(multichannel linear prediction MLP)로 반향의 길이만큼의 과거 신호를 이용하여 현재 신호에서 상호 상관도가 있는 신호를 모두 빼주는 필터이다. 두 번째 필터(도 1의
Figure pat00006
)는 장기간 자기회귀 보상 필터(long-period AR synthesis filter)로 다채널 선형 예측 필터 적용에 의한 원 신호 자체의 왜곡을 보상해주는 필터이다.
반향을 고려한 방 환경에서 P개의 마이크로폰을 통해 수신되는 신호는 방의 임펄스 응답의 영향을 받아 반향신호가 포함 된 신호이다. 이는 방의 임펄스응답의 컨벌루션행렬과 원신호의 행렬의 곱셈 형태로 나타나게 된다. 이를 수학식으로 보면 다음과 같다.
Figure pat00007
s(n)은 원신호이고 x(n)은 방의 임펄스응답인 H 행렬의 영향을 받아 반향이 포함 된 수신 신호이다.
Figure pat00008
는
Figure pat00009
번째 마이크로폰에 대한 방의 임펄스응답의 컨벌루션 행렬 형태로 다음과 같다.
Figure pat00010
이때, 원신호는 일반적으로 음성신호를 가정할 수 있다. 음성신호 s(n)은 자기회귀(Auto-Regressive, AR) 음성 발생 모델로 정의될 수 있고 이는 수식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00011
e(n)은 잔여(residual) 신호 벡터로
Figure pat00012
와 같이 표현된다. 잔여신호의 벡터표현은 이후 수식전개에 유용하다.
다채널 선형예측 반향제거(LIME) 알고리즘의 첫 번째 단계 필터는 다채널 선형예측(MLP)필터로, 마이크에 입력된 신호 자체만을 이용하여 생성될 수 있다. 여기서 예측필터 w는 예측신호와 원신호 간의 다음과 같은 오차(e(n))가 최소가 되도록 구할 수 있다.
Figure pat00013
이 때
Figure pat00014
는 다채널 선형 예측 필터이고, 평균 자승 에러(mean square error, MSE) 를 최소화 하는 필터는 아래와 같이 구할 수 있다.
Figure pat00015
여기서는 다채널 선형예측필터인 w를 구하는 수학식에서
Figure pat00016
을 H로 대체하여 새로운 LIME 보조행렬(Q행렬)을 정의하였다. LIME 보조행렬의 첫 번째 열이 예측필터인 w가 된다. 또한 LIME 보조행렬의 특성 다항식(Characteristic Polynomial, CP)을 통해서 자기회귀모델(AR model) 필터(
Figure pat00017
)를 구할 수 있다. Q행렬의 특성다항식(CP)은 다음과 같은 등가수식을 만족한다. λ 는 행렬의 특성다항식을 의미한다.
Figure pat00018
이때 수학식 3 의 행렬은 프로베니우스 컴패니언(Frobenius Companion) 행렬 형태이므로
Figure pat00019
를 구하면 C 행렬의 첫 번째 열이 되고, 이것은 원래의 음성신호 s(n)의 자기 회귀 다항식(AR polynomial)이 된다. 수학식 5와 수학식 6의 두 필터를 구하기 위해서는 정확한 LIME 보조행렬이 주어져야 한다. 하지만 H와 C행렬에 대한 정보는 방의 임펄스 응답 환경을 정확히 알고 있어야 해서 미리 알 수 없으므로, 수학식 5의 첫 번째 수식을 이용하여 LIME예측행렬(
Figure pat00020
행렬)을 다음과 같이 마이크로폰의 입력 신호만을 이용하여 예측한다.
Figure pat00021
이렇게 구한 LIME예측행렬(
Figure pat00022
행렬) 의 첫 번째 열이 다채널 선형예측(MLP) 필터(
Figure pat00023
)가 된다. 이 필터는 주신호(x(n))와 상관도가 있는 신호를 모두 제거한다. 그 과정에서 원신호 자체의 상관도에 의해 원신호의 일부가 제거되는 신호 왜곡이 발생한다(over-whitening problem). 두 번째 필터(
Figure pat00024
)는 자기회귀모형(AR model)필터로 이러한 왜곡을 보상해준다. 자기회귀모형(AR model)필터는 수학식 7에서 구한 LIME예측행렬(
Figure pat00025
행렬)의 특성다항식을 통해 구하게 된다. 따라서 두 단계의 필터링을 거치면 반향이 제거된 원신호의 복원신호(
Figure pat00026
)를 얻게 되는 것이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 다채널 선형예측 반향제거(MLP-oriented ADF-LIME) 장치(100)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 다채널 선형예측 반향제거 장치(100)는 신호수신부(101), 시간지연부(102), 예측필터생성부(103), 예측필터적용부(104), 보상필터 생성부(105) 및 보상필터적용부(106)를 포함할 수 있다.
먼저, 신호수신부(101)는 복수의 신호수신부(101a, 101b)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1신호수신부(101a)는 제1신호(
Figure pat00027
)를 수신하고 제2신호수신부(101b)는 제2신호(
Figure pat00028
)를 수신한다. 도 2에는 도시되지 않았지만, 본 발명의 실시예에 따르면 다채널 선형예측 반향제거 장치 장치(100)는 3개 이상의 수신부를 가질 수도 있다. 반향을 고려한 환경에서 신호는 주로 음성신호이고 수신기로는 다수의 마이크로폰이 이용된다.
시간 지연부(102)는 복수의 신호에 각각 대응하는 시간지연부(102a, 102b)를 포함할 수 있다. 시간지연부(102)는 신호수신부(101)를 이용하여 수신 된 이전 샘플 신호를 이용하여 지연신호를 획득한다. 제1시간지연부(102a)는 제1신호수신부(101a)를 이용하여 획득된 이전 샘플 신호를 이용하여 제1지연신호(
Figure pat00029
)를 획득하고 제2시간지연부(102b)는 마찬가지 방법으로 제2지연신호(
Figure pat00030
)를 획득한다. 지연신호를 획득하기 위해 일반적으로 메모리 등의 기억소자가 이용될 수 있다.
예측필터생성부(103)는 시간지연부(102)에서 획득된 복수의 지연신호에 각각 대응하는 예측필터생성부(103a, 103b)를 포함할 수 있다. 제1예측필터생성부(103a)는 시간지연부(102)에서 생성된 제1지연신호와 제2지연신호를 이용하여 제1예측필터(
Figure pat00031
)를 생성하고, 마찬가지로 제2예측필터생성부(103b)는 제2예측필터(
Figure pat00032
)를 생성한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 제1예측필터(
Figure pat00033
)는 제1지연신호를 주 신호로 하여 생성될 수 있으며, 제2예측필터(
Figure pat00034
)는 제2지연신호를 주 신호로 하여 생성될 수 있다. 제1예측필터생성부와 제2예측필터생성부는 에러의 평균 자승 오차(mean squared error, MSE) 또는 최소 자승 오차(least squared error, LSE)등을 최소한으로 하는 다양한 최적화 기법을 이용하여 예측필터를 생성할 수 있다. 또한, 실제 시스템에서는 적응필터(Adaptation Filter, ADF)등이 이용 될 수 있는데 적응필터를 이용하는 경우 화자의 움직임 등을 고려한 방의 임펄스 응답 변화에서도 일정 수준 이상의 성능을 가질 수 있어 유리하다. 적응필터(ADF)에는 구체적으로 정규화된 최소 자승 평균(normalized least mean square, NLMS), 가변스텝크기 최소자승평균(variable step size LMS, VS-LMS), 최속강하(steepest descent ,SD), 켤레 구배(conjugate gradient ,CG), 순환최소자승(recursive least square ,RLS) 등이 사용될 수 있다.
예측필터적용부(104)는 복수의 예측필터적용부(104a, 104b)를 포함할 수 있다. 제1예측필터적용부(104a)는 제1지연신호와 제2지연신호 및 제1예측필터를 이용하여 제1예측신호를 만들어낸다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따르면 예측 필터는 시간축 예측(temporal prediction)과 공간축 예측(spatial prediction) 특성을 모두 이용한다. 마찬가지로, 2예측필터적용부(104b)는 제1지연신호와 제2지연신호 및 제2예측필터를 이용하여 제2예측신호를 만들어낸다.
다음으로, 본 발명의 다채널 선형예측 반향제거 장치(100)는 상기 생성된 제1예측신호와 제1신호수신부에서 수신된 현재 프레임의 제1신호와의 차를 구하여 제1차분신호를 생성해 낸다. 또한 다채널 선형예측 반향제거 장치(100)는 제2예측신호와 제2신호수신부에서 수신된 현재 프레임의 제2신호와의 차를 구하여 제2차분신호를 생성해 낸다. 생성된 제1차분신호와 제2차분신호는 각각의 선형 필터가 이상적으로 구해졌을 경우, 같은 값을 갖는다. 그러므로 2개의 차분신호의 평균값을 취함으로 최종 차분신호의 정확도를 높일 수 있다.
보상필터생성부(105)는 본 발명의 실시예에 따라 예측필터생성부(103)에서 생성된 제1예측필터(
Figure pat00035
)와 제2예측필터(
Figure pat00036
)를 이용하여 보상필터를 생성할 수 있다. 더욱 구체적으로, 보상필터는 앞서 살펴 본 수학식 5의 LIME 보조행렬(Q행렬)을 이용하여 구할 수 있는데 Q행렬은 다시
Figure pat00037
, CH 성분의 곱으로 나눌 수 있다. 이때 CH 의 두 행렬의 곱은 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00038
상기 수학식 8의 괄호를 풀면 아래 수학식 9와 같이 각각 표현 할 수 있다. 이하 수식 전개는 모두 두 개의 채널인 경우(dual-channel case)의 실시예를 나타내지만, 3채널 이상의 경우에도 마찬가지 방법으로 쉽게 적용될 수 있다.
Figure pat00039
이때
Figure pat00040
벡터와
Figure pat00041
행렬은 이전에 정의된 H 행렬의 일부분이 되는 것을 아래의 수학식 10에 표현하였다.
Figure pat00042
특히
Figure pat00043
행렬은
Figure pat00044
행렬의 마지막 행과 열을 제외한 모든 성분이 같다. 이것은
Figure pat00045
행렬이 실베스터 행렬(Sylvester matrix) 형식을 따르기 때문이다. 또한 일반적으로
Figure pat00046
행렬의 크기가 매우 크고, 마지막 행과 열의 대부분의 성분은 0이므로
Figure pat00047
행렬은
Figure pat00048
행렬에 대한 근사값으로 보기에 충분하다. 그러므로 수학식 8을 수학식 9와 수학식 10을 이용해서 다시 쓰면 아래 수학식 11과 같이 정리할 수 있다.
Figure pat00049
이때
Figure pat00050
이다.
Figure pat00051
행렬을 H와 비교하면
Figure pat00052
째 열이 0이고 마지막 행과 열이 생략된 형태이다. 위의
Figure pat00053
의 경우와 마찬가지로 실베스터 행렬(Sylvester matrix)형태를 갖는 H 는
Figure pat00054
째 열과 마지막 열과 행의 대부분의 성분이 0 이므로
Figure pat00055
로 근사화 할 수 있다. 위의 근사화를 이용하여 수학식 5의 이상적인 Q 행렬을 다시 풀면 아래와 같이 새로운 형태의 LIME중간행렬 (
Figure pat00056
행렬)을 구할 수 있다.
Figure pat00057
새롭게 정의된 행렬을 보면 제1예측필터 (
Figure pat00058
), 제2예측필터 (
Figure pat00059
)와
Figure pat00060
의 대각 성분을 제외한 나머지 대부분의 성분이 0이 되는 것 확인할 수 있다. 또한, 위의 수식적 분석 과정을 통해, LIME 보조행렬(Q)은 2개의 예측 필터에 대한 정보만을 이용하여 임의로 발생시킬 수 있음을 확인하였다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 보상필터생성부(105)는 상기 LIME 중간행렬을 이용하여 자기회귀모델(AR model) 필터(
Figure pat00061
)를 생성할 수 있다.
다음으로, 보상필터적용부(106)는 보상필터생성부(105)에서 생성된 보상필터를 이용하여, 차분신호를 생성하는 과정에서 손실 된 원신호를 보상해 준다. 예측필터를 적용한 후 차분신호를 생성하는 과정에서 반향신호뿐 아니라 원신호의 일부가 상실되는 과도평탄화문제(Over-whitening problem)가 발생하게 되는데 이를 보상해 주기 위함이다. 예측필터적용부를 거친 후 구해진 제1차분신호와 제2차분신호는 보상필터 적용부를 거치기 전 더해져 하나의 차분신호로 만들어 진다. 이렇게 구해 진 차분신호에 보상필터생성부(105)에서 생성 된 보상필터를 적용하게 되면 원신호의 상실부분을 보상하게 되고 반향이 제거 된 최종 신호를 구할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 듀얼채널 시스템에서 각각의 마이크로폰 입력 신호를 주신호로 하는 다채널 선형 예측 필터들을 먼저 생성하고, 생성된 필터를 이용하여 새롭게 정의된
Figure pat00062
을 통해 자기회귀모형을 예측하여 보상해줄 수 있다. 이러한 구조를 다채널 선형예측기반 적응필터 반향제거방법(MLP-oriented ADF-LIME)이라고 정의 할 수 있다. 이 경우 제안된 발명은 적은 차수의 적응필터(ADF)를 이용할 수 있으므로 빠른 수렴속도를 가질 수 있다. 기존의 LIME방법에서의 자기회귀(AR) 모델은 일반적인 올폴(all-pole) 모델과 달리 h의 길이만큼의 차수를 갖게 되므로, 모델링 하는 구간이 필요 이상으로 길 뿐만 아니라 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 음성 발성 모델에는 적합하지 않다. 위의 실시 예에서 제안된 발명은 다채널 선형예측(MLP) 필터 만을 이용하여 자기회귀(AR)모델을 예측하므로 빠른 시간 안에 자기회귀(AR)모델을 예측하여 보상할 수 있다.
도 3의 (a), (b)는 LIME보조행렬(Q)과 LIME예측행렬(
Figure pat00063
) 성분의 제곱 값을 로그(log) 단위로 표시한 것으로 대부분의 성분이 0에 가까운 값을 갖는 것을 확인 할 수 있다. 또한, 도 3의 (c)는 위에서 정의한 제1예측필터(
Figure pat00064
), 제2예측필터(
Figure pat00065
),
Figure pat00066
의 대각 성분과 나머지 성분의 파워비(power ratio)를 나타낸다. 수학식 12에서 정의한 LIME중간행렬(
Figure pat00067
)은
Figure pat00068
행렬의 0에 가까운 성분들을 강제로 0으로 만든 근사화로 볼 수 있다. 이것을
Figure pat00069
행렬에 대한 영 강제 보정(zero-forcing modification)으로 정의하고 LIME영강제행렬(
Figure pat00070
)로 표시하였다. 본 발명에서는
Figure pat00071
행렬에 대한 영 강제 수정(zero-forcing modification)이 자기회귀 다항식(AR polynomial) 예측 에러를 줄이는데 굉장히 효과적인 것을 실험적으로 증명하였다.
도 4는
Figure pat00072
행렬과
Figure pat00073
행렬의 특성다항식(CP)을 구했을 경우 자기회귀모형(AR model)의 스펙트럼을 이상적인 자기회귀모형(ideal AR model)과 비교한 것이다. 도 4의 (a)는 ISM(Image Source Model)의 경우이고 도 4의 (b)는 폴락모형(Polack’s model)의 경우이다. 두 경우 모두
Figure pat00074
행렬에 의해 구해진 자기회귀모형(AR model)의 에러는 굉장히 크지만
Figure pat00075
행렬에 의해 에러가 현격히 줄어드는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 특성다항식(CP)을 수학적 반복(numerically iterative) 방법으로 구할 때 0에 가까운 값이라 할지라도 반복되는 연산 과정에서 결과 값에 크게 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
Figure pat00076
행렬을 구하는 식은 다음과 같다.
Figure pat00077
위의 수학식 12의 새롭게 정의된 LIME중간행렬(
Figure pat00078
)은 제1예측필터(
Figure pat00079
), 제2예측필터(
Figure pat00080
)의 두 벡터만을 필요로 한다. 이것을 기존의
Figure pat00081
행렬을 구하는 것과 비교하면, 긴 시간 동안 신호의 상호 분산 행렬(covariance matrix)을 구하고 다시 역행렬을 구하는 등의 연산을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한
Figure pat00082
행렬은
Figure pat00083
행렬의 형태로 자기회귀모델(AR model)을 예측하는데 훨씬 정확도가 높다. 보상필터생성부(105)에서는 이렇게 구해진
Figure pat00084
행렬로부터 보상필터를 생성하게 된다.
도 5는 방 환경이 시간에 따라 변하는 환경에서 다채널 선형예측 반향제거 알고리즘(LIME) 알고리즘과 다채널 선형예측기반 적응필터 반향제거(MLP-oriented ADF-LIME) 방법의 성능을 측정한 것이다. 본 발명의 성능을 검증하기 위해 여러 가지 적응필터(ADF)들 (normalized least mean square (NLMS), variable step size LMS (VS-LMS), steepest descent (SD), conjugate gradient (CG), recursive least square (RLS))을 시험하였다. 도 5의 (a)는 시간에 따라 변하는 방의 임펄스 응답(RIR)을 나타낸 것으로써 h의 변화는 1차 재귀 평균(first order recursive average) 방법을 이용하였다. 도 5의 (b)~(e)는 h가 변화하는 환경에서의 잔여 신호의 정확도를 프리딕션 대 딕션 비율(prediction to diction ratio, PDR)으로 나타낸 것이다. 도 5의 (b)의 h가 일정한 환경에서는 제안된 방법(MLP-oriented ADF-LIME)과 다채널 선형예측 반향제거 알고리즘(LIME) 방법이 비슷한 성능을 보여준다. 하지만 h 의 변화량이 매우 작은 도 5의 (c)의 경우 기존의 다채널 선형예측 반향제거 알고리즘(LIME) 방법은 현격한 성능 저하를 보이는 반면 제안된 다채널 선형예측기반 적응필터 반향제거방법(MLP-oriented ADF-LIME)은 일정 수준 이상의 성능을 보인다.
도 6은 위와 같은 환경에서 자기회귀모형(AR model)의 예측 성능이다. 도 5의 다채널 선형예측(MLP)필터의 정확도와 비슷한 경향을 보여준다. 이 실험에서 적응필터(ADF)의 종류에 따라 성능 차이를 보이는데, 이것은 원신호 자체의 아이겐값확산비율(eigen-value spread ratio, EVSR) 이 높기 때문이다.
도 7은 방의 임펄스응답(RIR)이 급작스럽게 변하는 환경에서 본 발명의 성능을 나타내는 그래프이다. 이 실험에서 방의 임펄스응답(RIR)은 4초에서 급작스럽게 변하고 다시 유지된다. 이 실험에서도 마찬가지로 다채널 선형예측 반향제거 알고리즘(LIME2)은 등가화(equalization)에 실패하지만 다채널 선형예측기반 적응필터 반향제거방법(MLP-oriented ADF-LIME)에서는 일정 시간 이후 (약 2초) 반향제거(de-reverberation)이 가능함을 보인다.
도 8은 본 발명을 듀얼채널(dual-channel) 시스템에 적용하여 반향제거(dereverberation)를 실시한 결과를 나타낸다. 방 환경은 일반적인 사무실이고 이때 반향시간(reverberation time, T60)은 0.48초 이다. 두 마이크 사이의 간격은 17cm 이고 화자는 3m 거리에서 통상적인 대화체로 말하는 환경이다. 적응필터(ADF)는 가장 좋은 성능을 갖는 순환최소자승(recursive least square, RLS) 필터가 이용되었다. 도 8의 (a)는 원신호를 나타내고 (b)는 반향신호가 포함된 신호이며 (c)는 본 발명에 의해 반향이 제거된 신호를 나타낸다. 실험결과 일반적인 방 환경에서 화자가 자연스럽게 말하는 경우에도 제안된 방법은 반향 성분을 제거하는데 있어 효율적인 성능을 보임을 알 수 있다.
도 9는 시간에 따른 잔향성분의 구성을 나타낸다. A구간은 조기잔향구간(Early time interval, 0~30msec)으로 신호의 자기상관도(a)에 의한 반향성분과 방의 임펄스응답(h)에 의한 반향성분이 함께 나타난다. 따라서 이 구간에서는 제안된 다채널 선형예측기반 적응필터 반향제거방법(MLP-oriented ADF-LIME)이 그대로 적용될 수 있다. 이때 다채널 선형예측(MLP)필터는 30ms의 비교적 적은 차수의 유한임펄스응답(FIR, Finite Impulse Response)필터가 된다. 반면 B 구간은 지연잔향구간(Late time interval, 30msec~h의 길이)으로 신호의 자기상관도(a)에 의한 부분은 나타나지 않고 방의 임펄스응답(h)에 의한 성분만 나타나는 것을 볼 수 있다. 따라서 방의 임펄스응답에 의해 발생한 반향성분만을 제거하면 되고 이것은 지연반향감소(Late reverberation reduction)방법으로 한정할 수 있다. 지연잔향감소방법은 주파수소거(Spectral Subtraction)방법 또는 지연선형예측(Delayed Linear Prediction, DLP)방법 또는 다단계선형예측(Multi-step Linear Prediction)방법이 이용된다.
도 10은 본 발명의 다른 실시 예를 나타낸다. 도 10의 신호처리장치(200)는 지연반향제거부(201)와 본 발명의 실시예에 따른 다채널 선형예측 반향제거(MLP-oriented ADF-LIME) 장치 (100)를 포함할 수 있다. 지연반향제거부(201)는 지연반향감소방법(Late-reverberation Reduction)에 의해 수신된 제1신호와 제2신호에서 원래의 신호와 상관도가 작은 반향 신호들을 미리 제거한다. 일반적으로 방의 임펄스응답 행렬인 h의 길이(time interval, 100~1000msec 또는 더 길게 지속됨)는 음성 신호의 자기상관도(auto-correlation)가 큰 구간 (일반적으로 20~30msec)보다 훨씬 길다. 그러므로 LIME 방법의 핵심 알고리즘인 “다채널 선형예측(MLP) 필터링을 통해 입력 신호의 현재 샘플과 상관도가 있는 과거 신호를 모두 제거 하고 추후에 음성 신호에 대해 보상해주는 방식”은 도 9처럼 두 개의 구간에서 고려되어야 한다. 도 9의 B구간에서는 음성에 의한 자기상관도는 0에 가까우므로 h에 의해 발생한 반향 성분만을 제거하면 된다. 이러한 반향감소방법으로서는 주파수 제거방법(Spectral Subtraction)이나 지연선형예측(Delayed Linear Prediction)방법 등이 이용될 수 있다. 이후 도 9의 A구간에서는 음성신호의 자체 상관도와 h에 의한 상관도가 동시에 존재하므로 MLP-oriented ADF-LIME 장치 (100)에서 다채널 선형예측기반 적응필터 반향제거방법(MLP-oriented ADF-LIME)에 의해 반향이 제거된 신호가 생성되게 된다. 이러한 구조에서는 지연반향제거부(201)에서 h의 조기(early)성분을 최대한 유지하면서 음성의 왜곡이 없는 신호를 출력하는 것이 중요하다. 이것을 만족하지 못하면 MLP-oriented ADF-LIME 장치 (100)의 반향제거 성능이 저하될 수 있다. 그러므로 선형필터(linear filter) 특성을 갖는 지연선형예측(Delayed Linear Prediction) 또는 어쿠스틱 채널 쇼트닝(acoustic channel shortening) 방법을 적용하는 것이 적합하다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시 예를 나타낸다. 도 11의 신호처리장치(300)는 지연반향제거부(301)와 앞서 설명된 다채널 선형예측 반향제거(LIME) 장치 (100)로 구성된다. 다채널 선형예측 반향제거 장치 (100)에서는 다채널 선형예측기반 적응필터 반향제거방법(MLP-oriented ADF-LIME)에 의해 반향이 제거된 신호가 생성되게 된다. 다채널 선형예측 반향제거 장치(100)를 거친 신호는 지연반향제거부(301)에서 지연반향감소방법에 의해 원래의 신호와 상관도가 작은 반향신호를 추가적으로 제거함으로써 반향제거 효과를 높일 수 있다. 이러한 지연반향감소방법으로는 앞의 예에서 설명 한 주파수 소거법이나 지연선형예측방법 등이 이용될 수 있다. 이러한 구조에서 다채널 선형예측 반향제거 장치 (100)는 시간 간격이 긴 h에 대해 매우 짧은 길이의 다채널 선형 예측필터(MLP)를 적용하는 것이므로 다채널 선형 예측필터(MLP)의 성능을 유지하는 것이 중요하다. 다채널 선형예측 반향제거 장치 (100)를 거쳐 조기 반향신호(early reverberation)만이 제거된 출력값을 얻는 경우 지연반향제거부(301)에서는 지연반향감소방법은 주파수소거법(Spectral Subtraction) 방법으로 비교적 쉽게 제거할 수 있다.
100 : 다채널 선형예측 반향제거 장치
101: 신호수신부 102 : 시간지연부
103 : 예측필터생성부 104 : 예측필터적용부
105 : 보상필터생성부 106 : 보상필터적용부
200, 300 : 신호처리장치

Claims (10)

  1. 복수의 수신기를 이용하여 제1신호(
    Figure pat00085
    )와 제2신호(
    Figure pat00086
    )를 수신하는 수신부;
    상기 수신부를 이용하여 획득된 이전 샘플 신호를 이용하여 제1지연신호(
    Figure pat00087
    )와 제2지연신호(
    Figure pat00088
    )를 생성하는 시간지연부;
    상기 제1지연신호와 제2지연신호를 이용하여 제1예측필터(
    Figure pat00089
    )를 생성하는 제1예측필터생성부;
    상기 제2지연신호와 제1지연신호를 이용하여 제2예측필터(
    Figure pat00090
    )를 생성하는 제2예측필터생성부;
    상기 제1지연신호 및 제2지연신호에 상기 제1예측필터를 적용하여 제1예측반향신호(
    Figure pat00091
    )를 생성하는 제1예측필터적용부;
    상기 제1지연신호 및 제2지연신호에 상기 제2예측필터 적용하여 제2예측반향신호(
    Figure pat00092
    )를 생성하는 제2예측필터적용부;
    상기 제1예측필터와 제2예측필터를 이용하여 보상필터를 생성하는 보상필터생성부; 및
    상기 제1예측반향신호(
    Figure pat00093
    )와 상기 제1신호(
    Figure pat00094
    )의 차분값인 제1차분신호(
    Figure pat00095
    ), 및 상기 제2예측반향신호(
    Figure pat00096
    )와 상기 제2신호(
    Figure pat00097
    )의 차분값인 제2차분신호(
    Figure pat00098
    )를 생성하고, 상기 제1차분신호(
    Figure pat00099
    )와 제2차분신호(
    Figure pat00100
    )에 상기 보상필터를 적용하여 반향신호가 제거된 신호(
    Figure pat00101
    )를 생성하는 보상필터 적용부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리장치.
  2. 제1항에 있어서 상기 제1예측필터 및 제2예측필터는 적응필터를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 신호처리장치.
  3. 제1항에 있어서 상기 보상필터는 자기회귀모델을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 신호처리장치.
  4. 제 1항에 있어서
    상기 복수의 수신기를 이용하여 수신된 각각의 신호의 지연반향 신호를 제거하는 전처리부를 더 포함하며,
    상기 제1신호 및 제2신호는 상기 전처리부에 의해 지연반향 신호가 제거된 신호인 것을 특징으로 하는 신호처리 장치.
  5. 제1항에 있어서
    상기 보상필터 적용부에 의해 생성된 신호의 지연반향 신호를 제거하는 후처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리장치.
  6. 복수의 수신기를 이용하여 제1신호(
    Figure pat00102
    )와 제2신호(
    Figure pat00103
    )를 수신하는 단계;
    상기 수신기를 이용하여 획득된 이전 샘플 신호를 이용하여 제1지연신호(
    Figure pat00104
    )와 제2지연신호(
    Figure pat00105
    )를 생성하는 단계;
    상기 제1지연신호와 제2지연신호를 이용하여 제1예측필터(
    Figure pat00106
    )를 생성하는 단계;
    상기 제2지연신호와 제1지연신호를 이용하여 제2예측필터(
    Figure pat00107
    )를 생성하는 단계;
    상기 제1지연신호 및 상기 제2지연신호에 상기 제1예측필터를 적용하여 제1예측반향신호(
    Figure pat00108
    )를 생성하는 단계;
    상기 제1지연신호 및 상기 제2지연신호에 상기 제2예측필터를 이용하여 제2예측반향신호(
    Figure pat00109
    )를 생성하는 단계;
    상기 제1신호(
    Figure pat00110
    )와 상기 제1예측반향신호(
    Figure pat00111
    )의 차분 값인 제1차분신호(
    Figure pat00112
    )를 생성하는 단계;
    상기 제2신호(
    Figure pat00113
    )와 상기 제2예측반향신호(
    Figure pat00114
    )의 차분 값인 제2차분신호(
    Figure pat00115
    )를 생성하는 단계;
    상기 제1예측필터와 제2예측필터를 이용하여 보상필터를 생성하는 단계; 및
    상기 제1차분신호(
    Figure pat00116
    )와 제2차분신호(
    Figure pat00117
    )에 상기 보상필터를 적용하여 반향신호가 제거된 신호를 생성하는 단계(
    Figure pat00118
    );
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리방법.
  7. 제6항에 있어서 상기 제1예측필터 및 제2예측필터는 적응필터를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 신호처리방법.
  8. 제6항에 있어서 상기 보상필터는 자기회귀모델을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 신호처리방법.
  9. 제6항에 있어서 상기 복수의 수신기를 이용하여 수신된 각각의 신호의 지연반향 신호를 제거하는 전처리부를 더 포함하며,
    상기 제1신호 및 제2신호는 상기 전처리부에 의해 지연반향 신호가 제거된 신호인 것을 특징으로 하는 신호처리 방법.
  10. 제6항에 있어서 상기 보상필터적용부에 의해 생성된 신호의 지연반향 신호를 제거하는 후처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리방법.
KR1020130142387A 2013-11-21 2013-11-21 다채널 선형예측 반향제거장치, 반향제거방법 및 이를 이용한 신호처리 장치 및 신호처리 방법 KR20150058980A (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102045953B1 (ko) * 2018-09-19 2019-11-18 한양대학교 산학협력단 칼만필터 기반의 다채널 입출력 음향학적 반향 제거 방법

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KR102045953B1 (ko) * 2018-09-19 2019-11-18 한양대학교 산학협력단 칼만필터 기반의 다채널 입출력 음향학적 반향 제거 방법

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