선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 인간의 청각 시스템에서 주파수 변별력을 나타내는 임계 대역에서의 청각 자극 에너지를 이용한 에너지 차감 형식의 필터를 잡음에 의해 열화된 오디오 신호에 적응적으로 적용함으로써 신호의 음질을 개선하는 방법을 제안하고 있다.
- 본 논문에서는 인간의 청각 시스템에서 주파수 변별력을 나타내는 임계 대역에서의 청각 자극 에너지를 이용한 에너지 차감 형식의 필터를 잡음에 의해 열화된 오디오 신호에 적응적으로 적용함으로써 신호의 음질을 개선하는 방법을 제안하고 있다.
제안 방법
- 지금까지 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 청각 자극 에너지를 이용한 에너지 차감 형식의 필터에 의해 잡음 에너지를 줄임으로써 음질을 개선하기 위해 적응적인 적용 방식을 제안하였다.
- 지금까지 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 청각 자극 에너지를 이용한 에너지 차감 형식의 필터에 의해 잡음 에너지를 줄임으로써 음질을 개선하기 위해 적응적인 적용 방식을 제안하였다.
대상 데이터
- 실험에 사용된 신호들은 일반오디오 CD로부터 획득한 44.1 kHz의 샘플링 율과 16 bit/sample의 정 밀도를 갖는 다양한 장르의 오디오 신호들을 이용하였다. 신호를 열화시키기 위해 백색 가우시안 (Gaussian) 잡음을 첨가시켜 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR) 20 dB로 잡음에 의해 열화된 신호를 입력 신호로 실험에 이용하였고, 해닝 윈도우 (Hann type window) 함수와오버 랩 에드(Overlap add)방식을 주파수축 변환에 사용하였다.
데이터처리
- 그림 5의 잡음에 의해 열화된 신호를 입력 신호로 처리 부분 (Processing)에 대해서 음질 개선을 위해 신호대 잡음비 20 曲의 신호에 지각 필터 (Perceptual filter, PF)와 적응 지각 필터 (Adaptive perceptual filter, APF)를 적용하여 얻은 개선 결과에 대한 비교를 위하여 그림 6에서 SSNR (Segmental Signal-to-noise ratio)과 NMR (Noise-to-mask ratio)을 비교하였다.
- 그림 5의 잡음에 의해 열화된 신호를 입력 신호로 처리 부분 (Processing)에 대해서 음질 개선을 위해 신호대 잡음비 20 曲의 신호에 지각 필터 (Perceptual filter, PF)와 적응 지각 필터 (Adaptive perceptual filter, APF)를 적용하여 얻은 개선 결과에 대한 비교를 위하여 그림 6에서 SSNR (Segmental Signal-to-noise ratio)과 NMR (Noise-to-mask ratio)을 비교하였다.
이론/모형
- 1 kHz의 샘플링 율과 16 bit/sample의 정 밀도를 갖는 다양한 장르의 오디오 신호들을 이용하였다. 신호를 열화시키기 위해 백색 가우시안 (Gaussian) 잡음을 첨가시켜 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR) 20 dB로 잡음에 의해 열화된 신호를 입력 신호로 실험에 이용하였고, 해닝 윈도우 (Hann type window) 함수와오버 랩 에드(Overlap add)방식을 주파수축 변환에 사용하였다.
- 1 kHz의 샘플링 율과 16 bit/sample의 정 밀도를 갖는 다양한 장르의 오디오 신호들을 이용하였다. 신호를 열화시키기 위해 백색 가우시안 (Gaussian) 잡음을 첨가시켜 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR) 20 dB로 잡음에 의해 열화된 신호를 입력 신호로 실험에 이용하였고, 해닝 윈도우 (Hann type window) 함수와오버 랩 에드(Overlap add)방식을 주파수축 변환에 사용하였다.
성능/효과
- 그림 2(a)에서 재조정된 신호는 잡음에 의해 열화된 신호보다 청각 자극 에너지가 감소하였지만 원 신호의 청각 자극 에너지와비교할때 잔여 잡음의 에너지가 포함되어 있음을 확인할 수 있다. 잡음에 의해 열화된 신호의 묵음 구간으로부터 추정한 잡음의 청각 자극 에너 지가 재조정되는 과정을 살펴보기 위해 그림 2(c)에서 추정된 잡음이 적응 지각 필터를 거치면서 재조정된 결과를 나타내었다.
- 그림 2(a)에서 재조정된 신호는 잡음에 의해 열화된 신호보다 청각 자극 에너지가 감소하였지만 원 신호의 청각 자극 에너지와비교할때 잔여 잡음의 에너지가 포함되어 있음을 확인할 수 있다. 잡음에 의해 열화된 신호의 묵음 구간으로부터 추정한 잡음의 청각 자극 에너 지가 재조정되는 과정을 살펴보기 위해 그림 2(c)에서 추정된 잡음이 적응 지각 필터를 거치면서 재조정된 결과를 나타내었다.
- 그림 2("와 그림 2(c)에서 적응 지각 필터의 적용으로 잡음에 의해 열화된 신호와 잡음 신호로부터 잡음의 청각 자극 에너지의 감소를확인할수 있다. 또한, 그림 2(b)에서 주파수 영역에서의 전력 스펙트럼의 비교 결과에서도 개선 신호의 전력 스펙트럼은 잡음에 의해 열화된 신호보다 잡음의 영향이 감소됨을 확인할 수 있다.
- 즉 괄호 안에 dB는 추정오차를 나타내며 추정오차에 따른 지각 필터와 적응 지각 필터의 성능을 비교할수 있다. 그림 6의 SSN旧을 비교한 결과에서 알 수 있듯이 성능이 낮은 장르 (Rack)도 있었지만 비교적 적응 지각 필터에 대해서는 -3 曲의 추정오차가 존재함에도 성능의 변화가 없는 반면 지각 필터는 -3 dB의 추정오차가 존재할 경우 SSNR의 2 dB정도 성능이 저하됨을 확인하였다. 또한 NMR을 비교한 결과에서도 추정오차가 없을 경우는 적응 지각 필터와 지각 필터의 성능 차이가 크지 않은 반면 추정오차 -3 dB의 경우에서는 크게 차이가 남을 확인하였다.
- 그림 7의 청각 테스트 결과는 20세 이상의 남여 30인을 대상으로 추정오차가 -3 dB인 경우와추정오차가 0 dB인 경우에 대하여 각각 지각 필터를 이용한 경우와 적응 지각 필터를 이용하여 얻은 개선 신호에 대하여 잡음에 의해 열화된 신호를 1이라고 하고 원 신호를 5라고 하였을 때 원 신호에 가까운 음질을 주관점으로 1에서 5사이의 값으로 나타내도록 실시하였다. 그림 7의 결과에서도 알 수 있듯이 지각 필터는 추정오차에 민감하게 반응하여 추정오차가 -3 dB 있는 경우 성능이 저하되는 반면 적응 지각 필터는 추정오차가 있는 상황에서도 강인한 성능을 보이고 있음을 알 수 있었다.
- 그림 6의 SSN旧을 비교한 결과에서 알 수 있듯이 성능이 낮은 장르 (Rack)도 있었지만 비교적 적응 지각 필터에 대해서는 -3 曲의 추정오차가 존재함에도 성능의 변화가 없는 반면 지각 필터는 -3 dB의 추정오차가 존재할 경우 SSNR의 2 dB정도 성능이 저하됨을 확인하였다. 또한 NMR을 비교한 결과에서도 추정오차가 없을 경우는 적응 지각 필터와 지각 필터의 성능 차이가 크지 않은 반면 추정오차 -3 dB의 경우에서는 크게 차이가 남을 확인하였다.
- 그림 6의 SSN旧을 비교한 결과에서 알 수 있듯이 성능이 낮은 장르 (Rack)도 있었지만 비교적 적응 지각 필터에 대해서는 -3 曲의 추정오차가 존재함에도 성능의 변화가 없는 반면 지각 필터는 -3 dB의 추정오차가 존재할 경우 SSNR의 2 dB정도 성능이 저하됨을 확인하였다. 또한 NMR을 비교한 결과에서도 추정오차가 없을 경우는 적응 지각 필터와 지각 필터의 성능 차이가 크지 않은 반면 추정오차 -3 dB의 경우에서는 크게 차이가 남을 확인하였다.
- 적응적인 방식에 의해 효과적으로 잔여 잡음을 제거하여 지각적으로 원 신호에 가까운 개선 신호를 얻을 수 있었다. 또한 신호대 잡음비 비교와 청각 테스트 결과에서 잡음 에너지의 추정시 실제 상황과 같이 잡음 에너지의 크기 변화에 따른 추정 오차가 발생하는 경우에도 적응적인 연산으로 계산량이 증가하는 부분은 있으나 좋은 성능의 음질의 개선을 확인할 수 있었다. 향후 신호 구간에 따라 적절한 임계값을 적용한다면 좀더 음질 개선의 효과를 볼 수 있을 것이다.
- 적응적인 방식에 의해 효과적으로 잔여 잡음을 제거하여 지각적으로 원 신호에 가까운 개선 신호를 얻을 수 있었다. 또한 신호대 잡음비 비교와 청각 테스트 결과에서 잡음 에너지의 추정시 실제 상황과 같이 잡음 에너지의 크기 변화에 따른 추정 오차가 발생하는 경우에도 적응적인 연산으로 계산량이 증가하는 부분은 있으나 좋은 성능의 음질의 개선을 확인할 수 있었다. 향후 신호 구간에 따라 적절한 임계값을 적용한다면 좀더 음질 개선의 효과를 볼 수 있을 것이다.
- 근래에는 지각적인 분석 기법이 추가되어 좀더 다양한 방법으로 신호를 처리하는 방법들이 개발되고 있다. 오디오 및 음성처리에서는 귀의 특성을 모델링한 청각모델을 이용함으로써 많은 효율적 인 결과들을 얻을 수 있었다. 이러한 지각적인 방법들을 이용하여 신호를 처리하거나 전송 또는 압축하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위하여 많은 노력들이 있어 왔다.
- 근래에는 지각적인 분석 기법이 추가되어 좀더 다양한 방법으로 신호를 처리하는 방법들이 개발되고 있다. 오디오 및 음성처리에서는 귀의 특성을 모델링한 청각모델을 이용함으로써 많은 효율적 인 결과들을 얻을 수 있었다. 이러한 지각적인 방법들을 이용하여 신호를 처리하거나 전송 또는 압축하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위하여 많은 노력들이 있어 왔다.
- 적응 지각 필터를 두 번 적용한 그림 3의 결과로부터 한 번 적용된 그림 2의 결과와 비교할 때, 재조정된 잡음에 의해 열화된 신호와잡음신호 에너지의 그림 2의 결과보다 더 많은 감소를 확인할 수 있다. 하지만 그림 3(a)에서 재조정된 신호의 에너지가원 신호의 에너지보다 높게 나타남으로써 아직 잔여 잡음이 남아 있음을 확인할 수 있다.
- 적응 지각 필터를 두 번 적용한 그림 3의 결과로부터 한 번 적용된 그림 2의 결과와 비교할 때, 재조정된 잡음에 의해 열화된 신호와잡음신호 에너지의 그림 2의 결과보다 더 많은 감소를 확인할 수 있다. 하지만 그림 3(a)에서 재조정된 신호의 에너지가원 신호의 에너지보다 높게 나타남으로써 아직 잔여 잡음이 남아 있음을 확인할 수 있다.
- 적응적인 방식에 의해 효과적으로 잔여 잡음을 제거하여 지각적으로 원 신호에 가까운 개선 신호를 얻을 수 있었다. 또한 신호대 잡음비 비교와 청각 테스트 결과에서 잡음 에너지의 추정시 실제 상황과 같이 잡음 에너지의 크기 변화에 따른 추정 오차가 발생하는 경우에도 적응적인 연산으로 계산량이 증가하는 부분은 있으나 좋은 성능의 음질의 개선을 확인할 수 있었다.
- 제안하는 알고리즘은 신호와잡음의 에너지 비율이 주파수 구간에 따라 다르다는 것을 고려하여 임계 대역 에너지 영역에서 잡음을 처리하는 알고리즘을 개발하여 적용함으로써 잡음이 큰 주파수 구간에서 효과적인 성능을 보였다.
후속연구
- 향후 신호 구간에 따라 적절한 임계값을 적용한다면 좀더 음질 개선의 효과를 볼 수 있을 것이다. 그리고 다양한 첨가 잡음에 따른 성능의 변화에 대한 연구가 진행될 예정이다.
- 향후 신호 구간에 따라 적절한 임계값을 적용한다면 좀더 음질 개선의 효과를 볼 수 있을 것이다. 그리고 다양한 첨가 잡음에 따른 성능의 변화에 대한 연구가 진행될 예정이다.
- 또한 신호대 잡음비 비교와 청각 테스트 결과에서 잡음 에너지의 추정시 실제 상황과 같이 잡음 에너지의 크기 변화에 따른 추정 오차가 발생하는 경우에도 적응적인 연산으로 계산량이 증가하는 부분은 있으나 좋은 성능의 음질의 개선을 확인할 수 있었다. 향후 신호 구간에 따라 적절한 임계값을 적용한다면 좀더 음질 개선의 효과를 볼 수 있을 것이다. 그리고 다양한 첨가 잡음에 따른 성능의 변화에 대한 연구가 진행될 예정이다.
- 또한 신호대 잡음비 비교와 청각 테스트 결과에서 잡음 에너지의 추정시 실제 상황과 같이 잡음 에너지의 크기 변화에 따른 추정 오차가 발생하는 경우에도 적응적인 연산으로 계산량이 증가하는 부분은 있으나 좋은 성능의 음질의 개선을 확인할 수 있었다. 향후 신호 구간에 따라 적절한 임계값을 적용한다면 좀더 음질 개선의 효과를 볼 수 있을 것이다. 그리고 다양한 첨가 잡음에 따른 성능의 변화에 대한 연구가 진행될 예정이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.