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문제 정의
- 본논문에서는 반향 이외의 배경잡음이 근단화자의 마이크로폰에 유입될 때 반향제거기의 성능을높이는방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규최소평균자승 (NI血玫 Normalized Least Mean Square) 알고리듬과 독립성분 분석 (IGA： Independent Component Analysis)을 이용하여 반향제거기의 성능을 높이는 시도이다.
- 본 논문에서는 반향신호와 통계적으로 독립 인 배경잡음이 섞여서 반향제거기의 기준 신호로 인가될 때 독립성 분분석 알고리듬을 이용하여 반향제거기의 성능을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 반향신호와 선형으로 섞인 배경잡음을 분리하기 위해 두 개의 마이크로폰으로부터 신호를 받았으며 이 신호들을 독립성분 분석 알고리듬을 이용하여 분리한 후 반향 신호만을 반향제거용 적응 필터의 기준 신호로 사용하였다.
- 본 논문에서는 반향신호와 통계적으로 독립 인 배경잡음이 섞여서 반향제거기의 기준 신호로 인가될 때 독립성 분분석 알고리듬을 이용하여 반향제거기의 성능을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 반향신호와 선형으로 섞인 배경잡음을 분리하기 위해 두 개의 마이크로폰으로부터 신호를 받았으며 이 신호들을 독립성분 분석 알고리듬을 이용하여 분리한 후 반향 신호만을 반향제거용 적응 필터의 기준 신호로 사용하였다.
- 본논문에서는 반향 이외의 배경잡음이 근단화자의 마이크로폰에 유입될 때 반향제거기의 성능을높이는방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규최소평균자승 (NI血玫 Normalized Least Mean Square) 알고리듬과 독립성분 분석 (IGA： Independent Component Analysis)을 이용하여 반향제거기의 성능을 높이는 시도이다.
- 이 연구에서는 배경 잡음과 반향 신호를 달리하여 세가지 경우에 대해 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.
가설 설정
- 이렇게 분리된 반향은 적응 알고리듬의 기준 신호로 사용되어 적응 반향 제거 성능을 향상시키게 된다. 여기서 독립성분분석 알고리듬을 사용함에 있어서는 반향과 배경잡음은 선형 결합으로 섞여 있다고 가정하며 이를 분리하기 위해서는 추가로 마이크로폰이 설치된 것으로 가정한다. 제안한 방법을 통해 반향과 배경잡음이 동시에 마이크로폰에 유입될 때 적응반향제거기에 배경잡음이 유입되는 것을 최소로 하여 반향제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 것을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하였다.
- 이렇게 분리된 반향은 적응 알고리듬의 기준 신호로 사용되어 적응 반향 제거 성능을 향상시키게 된다. 여기서 독립성분분석 알고리듬을 사용함에 있어서는 반향과 배경잡음은 선형 결합으로 섞여 있다고 가정하며 이를 분리하기 위해서는 추가로 마이크로폰이 설치된 것으로 가정한다. 제안한 방법을 통해 반향과 배경잡음이 동시에 마이크로폰에 유입될 때 적응반향제거기에 배경잡음이 유입되는 것을 최소로 하여 반향제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 것을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인하였다.
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