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문제 정의
- 본 논문은 이러한 상황을 막기 위해서 학습 시간을 줄이더라도 잡음 제거 알고리즘이 효과적으로 동작할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 잡음 제거기에 사용되는 NFxLMS 적응 필터의 수렴 속도를 높이는 방법도 제안한다.
- 현재 존재하는 잡음 제거필터는 크게 두 가지로 구분할 수 있는데 한 가지는 마이크 하나를 사용해서 잡음을 제거하는 구조이고 다른 하나는 여러 개의 마이크를 사용해서 잡음을 제거하는 방식이다. 본 논문은 마이크 하나를 사용해서 잡음을 제거하는 알고리즘의 성능 개선을 통해서 간단한 구조로 잡음을 일정 수준이하로 없애주는 방법을 제안한다.
- 이 논문에서 사용하는 ANC 시스템은 마이크 하나를 이용해서 잡음과 헤드셋의 스피커와 귀 사이의 경로를 추정하는 시스템으로 이는 필수적으로 학습 시간이 필요하다 학습 과정에서 ANC 시스템[3]을 동작시키는데 필요한 정보를 수집하는데 충분한 학습 시간을 주지 않을 경우 전체 시스템 성능을 떨어뜨린다. 본 논문은 이러한 상황을 막기 위해서 학습 시간을 줄이더라도 잡음 제거 알고리즘이 효과적으로 동작할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 잡음 제거기에 사용되는 NFxLMS 적응 필터의 수렴 속도를 높이는 방법도 제안한다.
- 이 논문에서는 잔여 잡음을 이용해서 W를 추정하는 가상 오차 추정기를 기존 구조에 추가하는 구조를 제안한다. 그림 3에서 가상 오차 추정기를 살펴보면 W를 추정할 때 사용할 오차 en(i)는 아래 식과 같이 나타난다.
- 이 논문은 능동 잡음 제거기에서 NFxLMS 필터의 수렴속도를 높이고 학습 시간을 줄이는 알고리즘을 제안했다. 제안하는 방법은 짧은 학습 이후 RMS 지연 분포를 측정하여 채널을 보정하므로 짧은 학습시간에도 좋은 채널 추정 성능을 보인다 그리고 학습시간동안 가상 잡음 추정기로 학습 시간동안에도 잡음 제거 필터 계수를 추정해서 제안한 알고리즘이 기존 방법과 거의 동일한 잡음 제거 성능을 보이면서 빠른 수렴 속도률 보인다 그 결과 학습 시간을 10초에서 5초로 줄일 수 있었고 잡음 제거 필터의 수렴시간도 현저하게 줄일 수 있었다.
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