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초록
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본 논문은 지연 추정 기능을 갖는 적응 마이크로폰 어레이 알고리즘을 제안한다. Generalized sidelobe canceller (GSC)의 적응 차단 행렬이 각 센서간의 상호 시간 지연을 추정할 수 있다는 것을 보임으로써, 제안한 시스템은 적응 차단 행렬을 목적 신호의 차단 뿐 아니라 각 센서의 시간 지연 추정을 위해 사용한다. 이로 인해, 제안한 시스템은 GSC 구조만을 사용하면서. 시간 지연 추정기를 외부의 전처리기로 사용하는 기존의 시스템과 같은 성능을 얻을 수 있다. 실제 환경에서의 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 성능이 기존의 시스템과 유사함을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this Paper, an adaptive microphone array system with self-delay estimator is proposed. By showing that the adaptive blocking matrix (ABM) of the generalized sidelobe canceller (GSC) can estimate the relative time delay between each sensor, the proposed system utilizes the ABM not only for blockin...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 에너지 비율 방법을 사용할 경우, 최대값 검출이 매 iteration 마다 반복되거나, 혹은 매 처리 블록 마 다 반복되어야 하는 더], 이것은 많은 계산량을 요구하게 된다. 따라서 본 논문에서는 적은 계산량으로 적응 차단 행렬의 수렴 여부를 판단하기 위해, 입력-차 단 비율 (input-to-blocked ratio, IBR) 방법을 제안한다. IBR 방법은 적응 차단 행렬의 입력과 출력의 전력비를 다음과 같은 방법으로 비교한다
  • 본 논문에서는 시간 지연 추정 기와 적응 마이크로폰 어레이 알고리즘이 통합된 시스템을 제안한다. 적응 어레이 알고리즘으로는 적응 차단 행렬 (Adaptive blocking matrix, ABM)을 사용하는 Generalized sidelobe canceller (GSC) 를 사^4 하였다.
  • [9], 기존의 LMS TDE가 단순한 시간 지연만을 갖는 신호 모델에 대해 제안된 것이지만, 이것을 반향 환경에 맞게 확장 적용하면 같은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 신호 모델링의 확장 전개를 수행하지 않도록 한다.
  • 본 논문에서는 적응 차단 행렬의 수렴 여부를 확인할 수 있는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 에너지 비율 방법으로 룸 전달함수의 특성으로부터 유도되는 것이다.
  • 본 논문에서는 지연 추정 기능을 갖는 적응 마이크로폰 어레이 알고리즘을 제안한다. 반향 환경에서의 적응 차단 행렬의 물리적 의미를 분석함으S, 적응 차단 행렬이 목적 신호 차단과 지연 추정 모두에 사용될 수 있는 방법을 제안하였다.

가설 설정

  • 여기서, s(ti)은 Nx\ 목적 신호 벡터이고, 4(zz) 은 음원으로부터 i 번째 센서에 이르는 룸 전달함수 (Room transfer function, RTF)를 Nx 1의 벡터로 길이 제한한 형태이다. S(")은 i 번째 센서에 유입되는 부가잡음으로 %3) (扑W)와 s(n)와 상관관계가 없다고 가정한다.
  • [8]. 본 논문은 마이크로폰 어레이 시스템의 새로운 구조를 제안하는 것이므로 적응 차단 행렬의 적응 구간은 올바르게 통제되고 있다고 가정한다.
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참고문헌 (15)

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  2. Y. W. Jung, J. Lee, D. Kong, J. Kim and C. Lee, 'High-quality speech acquisition and recognition system for home-agent robot,' in Proc. IEEE International Conference on Consumer Electronics, pp. 354-355, 2003 

  3. L. J. Griffiths and C. W. Jim, 'An alternative approach to linear constrained adaptive beamforming,' IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. AP-30, no. 1, pp. 27-34, Jan. 1982 

  4. S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall. 1991 

  5. O. Hoshuyama, A. Sugiyama, and A. Hirano, 'A robust adaptive beamformer for microphone arrays with a blocking matrix using constrained adaptive filters,' IEEE Trans. Signal Processing, vol. 47, no. 10, pp. 2677-2684, Oct. 1999 

  6. S. Gannot, D. Burshtein, and E. Weinstein, 'Signal enhancement using beamforming and nonstationarity with applications to speech,' IEEE Trans. Signal Processing, vol. 49, no. 8, pp. 1614-1626, Aug., 2001 

  7. C. H. Knapp and G. C. Carter, 'The generalized correlation method for estimation of time delay,' IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol. 24, no. 4, pp. 320-327, Aug. 1976 

  8. O. Hoshuyama, B. Begasse, A. Sugiyama, and A. Hirano, 'A real-time robust adaptive microphone array controlled by an SNR estimate,' in Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, Signal Processing, pp. 3605-3678, 1998 

  9. D. H. Youn, N. Ahmed, and G. C. Carter, 'On using the LMS algorithm for time delay estimation,' IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Processing, vol. ASSP-30, no. 5, pp. 798-801, Oct. 1982 

  10. W. G. Gardner, and D. Griesinger, 'Reverberation level matching experiments,' in Proc. of the Sabine Centennial Symposium, Acoust. Soc. of Am., pp. 263-266. Jun. 5-7, U.S.A. 1994 

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  12. 3GPP TS 26.194, 'AMR Wideband Speech Codec; Voice Activity Detector,' Mar. 2001 

  13. ITU-T, Objective measurement of active speech level, Mar. 1993. ITU-T Recommendation P.56 

  14. B. Champagne, S. Bedard, and A. Stephenne, 'Performance of time-delay estimation in the presence of room reverberation,' IEEE Trans. Speech Audio Processing, vol. 4, no. 2, pp. 148-152, Mar. 1996 

  15. J. Benesty and Y. Huang, Adaptive Signal Processing, Springer, 2003 

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