[논문]이중 마이크를 사용한 보청기의 궤환 및 잡음제거 알고리즘

이행우

doi:10.7840/kics.2011.36c.7.413

이중 마이크를 사용한 보청기의 궤환 및 잡음제거 알고리즘
A Feedback and Noise Cancellation Algorithm of Hearing Aids Using Dual Microphones 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.36 no.7C, 2011년, pp.413 - 420

초록
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본 논문에서는 양이 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이중 마이크를 사용하여 잔차신호에서 음성신호를 제거한 후 궤환제거 필터의 계수를 갱신시킴으로써 수렴성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 선호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 빔포밍 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 양이 보청기의 안정적 수렴을 보장하기 위해 좌측 및 우측 보청기를 분리하여 먼저 좌측 보청기를 수렴시키고 나서 그 다음 우측 보청기를 수렴시키는 과정으로 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 평균 14.43 dB의 SFR(Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 평균 10.19 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 개선효과를 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a new adaptive algorithm to cancel the acoustic feedback and noise signals in the binaural hearing aids. The convergence performances of the proposed algorithm are improved by updating coefficients of the feedback canceller after the speech signal is cancelled from the residual signal with dual microphones. The feedback canceller firstly cancels the feedback signal from the microphone signal, and then the noise canceller reduces the noise by the beamforming method. To assure that binaural hearing aids converge stably, the left-sided hearing aid only is converged firstly, next the right-sided hearing aid only is converged. To verify performances of the proposed algorithm, simulations were carried out for a speech. As the results of simulations, it was proved that we can advance 14.43dB SFR(Signal to Feedback Ratio) on the average for the feedback canceller, 10.19dB SNR(Signal to Noise Ratio) improvement on the average for the noise canceller, in case that this algorithm is used.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

입력음성과 궤환신호는 상호상관도가 높기 때문에 필터 계수의 수렴속도가 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 두 마이크를 사용하여 잔차신호로부터 음성신호를 제거한 후 계수를 갱신함으로서 안정된 수렴특성 확보와 수렴속도 증가 및 수렴성능 향상을 도모하였다. 보청기의 사용환경은 두 대담자가 정면에서 마주보며 대화하고 잡음은 측면에서 유입된다고 가정한다.
개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 양이 보청기의 궤환 및 잡음제거기의 수렴특성을 향상시키기위한 새로운 적응 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 좌측 및 우측 두 개의 마이크를 이용하여 잔차신호에 포함된 음성신호를 제거하고, 이 신호를 궤환제거 필터의 계수를 갱신하기 위한 기준신호로 사용함으로서 필터의 수렴성능을 향상시킨다.

가설 설정

따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 두 마이크를 사용하여 잔차신호로부터 음성신호를 제거한 후 계수를 갱신함으로서 안정된 수렴특성 확보와 수렴속도 증가 및 수렴성능 향상을 도모하였다. 보청기의 사용환경은 두 대담자가 정면에서 마주보며 대화하고 잡음은 측면에서 유입된다고 가정한다. 이때 청각 장애자의 좌측 및 우측 보청기에는 동일한 크기와 위상을 가진 음성이 도달하게 된다
본 논문에서 보청기 시스템은 보청기 착용자가 대담자 정면에서 음성을 청취하고 측면에서 잡음이 발생한다고 가정한다. 대담자의 방향과 수직으로 청취자의 두 귀에 마이크가 부착되므로 음성 발생지점으로부터 동일한 크기의 음성이 동시에 두 마이크에 도달하게 된다.
그리고 나서 좌측과 우측 보청기를 동시에 동작시키는 순서로 한다. 여기서 음원은 정면에서 서로 마주보고 있는 대담자이며, 잡음원은 좌측 또는 우측방향에서 발생한다고 가정한다

제안 방법

본 연구에서는 2 개의 마이크 입력신호와 적응 빔형성(beamforming) 기법을 이용하여 궤환 및 잡음신호를 제거하는 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 궤환 및 잡음 제거 성능을 평가하였다. 논문의 내용은 II 절에서 빔 형성 기법을 이용한 기존의 궤환 및 잡음제거 알고리즘을 설명하였고 IH절에서는 이 중 마이크를 사용한 새로운 궤환 및 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. IV절에서는 이 알고리즘에 대한 시뮬레이션 및 그 결과에 대하여 기술하였으며, 끝으로 V절에서 결론을 도출하였다
본 논문에서 제안한 두 개의 마이크를 이용한 궤 환 및 잡음제거 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 상위수준에서 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 기존의 알고리즘과 제안한 알고리즘을 적용한 경우에 대하여 수렴 특성을 관찰하였다. 입력신호의 샘플링 주파수는 8 kHz이며, 젊은 여성이 "실제 윈도우즈 프로그램 내에서”라고 발음한 2.
본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우에 비해 음성 구간에서 궤환제거기는 평균 14.
따라서 보청기 시스템은 궤환신호뿐만 아니라 잡음의 제거기능도 필요로 한다. 본 연구에서는 2 개의 마이크 입력신호와 적응 빔형성(beamforming) 기법을 이용하여 궤환 및 잡음신호를 제거하는 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 궤환 및 잡음 제거 성능을 평가하였다. 논문의 내용은 II 절에서 빔 형성 기법을 이용한 기존의 궤환 및 잡음제거 알고리즘을 설명하였고 IH절에서는 이 중 마이크를 사용한 새로운 궤환 및 잡음제거 알고리즘을 제안하였다.

데이터처리

여기서 I는 시뮬레이션에 사용된 총 샘플수를 나타내 이동 평균값은 旧{弑灼} = (1-/旧伐統- 1)} + 〃/(#)와 같이 계산되며, 0<7] <1의 상수값을 갖는다 마이크 입력신호의 평균 신호대잡음비 SNR_IN avg 에 대한 기존의 알고리즘과 제안한 알고리즘의 SFR 및 SNR 개선특성을 그림 6, 7에서 비교하였다. 그림 6의 곡선은 궤환제거기의 SFR을 나타내고, 그림 7의 곡선은 잡음제거기의 SNR 개선특성을 나타낸다.

이론/모형

궤환제거기는 64-tap 적응 FIR 필터구조로서 NLMS 알고리즘을 사용하고 잡음제거기는 32-tap 구조로서 빔포밍 기법을 사용하였다. 沪1보청기를 수렴시키는 과정은 먼저 좌측 보청기의 궤환제거기 및 잡음제거기를 수렴시키고, 이어서 우측 보청기의 궤환제거기 및 잡음제거기를 수렴시킨다.
이 신호가 빔포밍(beamforming) 기법을 이용하여 잡음을 제거하기 위한 잡음제거기의 기준신호로 사용된다. 빔포밍기법의 개념은 좌측과 우측 잡음의 잡음 원은 동일하므로 좌측 또는 우측 잡음이 반대쪽 잡음의 크기와 지연에 의해 빔포밍될 수 있다는 것을 기반으로 한다.

성능/효과

입력신호의 SNR 대비 잡음제거기의 SNR 개선 효과는 입력 SNR이 증가하는 것에 비례하여 감소하며, 궤환신호의 이득에는 별 영향이 없는 것으로 나타났다. 그리고 궤환제거기에서 기존 알고리즘보다 제안한 알고리즘을 사용하면 입력 SNR의 증가에 대비한 잡음제거기의 SNR 개선효과 감소폭이 더 작아지는 것을 볼 수 있다.
43 dB의 신호대궤환비를 개선하는 것을 알 수 있다. 그리고 기존 알고리즘에서는 입력 SNR이나 궤환신호의 크기에 SFR이 별다른 영향을 받지 않았으나, 제안한 알고리즘에서는 입력 SNR이 증가함에 따라 SFR이 완만하게 상승하며 특히 궤환신호의 이득이 클 때 SFR의 상승폭이 더 커지는 것己로 나타났다. 이는 궤환제거기의 계수 갱신을 위한 기준신호에서차지하는 잡음의 크기가 상대적으로 감소하였기 때문이다
73 dB의 SNR 개선효과를 나타낸다. 따라서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 평균 10.19 dB의 신호 대 잡음 비를 향상시키는 것을 알 수 있다. 이는 전단에서 궤환제거의 성능이 이어지는 후단의 잡음 제거 효과에도 그대로 영향을 미치는 것으로 파악할 수 있다.
96 dB의 SFR을 나타낸다. 따라서 제안한 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용한 경우보다 음성구간에서 평균 14.43 dB의 신호대궤환비를 개선하는 것을 알 수 있다. 그리고 기존 알고리즘에서는 입력 SNR이나 궤환신호의 크기에 SFR이 별다른 영향을 받지 않았으나, 제안한 알고리즘에서는 입력 SNR이 증가함에 따라 SFR이 완만하게 상승하며 특히 궤환신호의 이득이 클 때 SFR의 상승폭이 더 커지는 것己로 나타났다.
또한 그림 7의 곡선으로부터 전단의 궤환제거기에서 기존 알고리즘을 사용할 경우 잡음제거기에서 평균 21.54 dB, 제안한 알고리즘을 사용할 경우 평균 31.73 dB의 SNR 개선효과를 나타낸다. 따라서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 평균 10.
수행하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우에 비해 음성 구간에서 궤환제거기는 평균 14.43 dB의 SFR, 그리고 잡음제거기는 평균 10.19 曲의 SNR 개선 효과가 향상되는 것으로 나타났다
이는 전단에서 궤환제거의 성능이 이어지는 후단의 잡음 제거 효과에도 그대로 영향을 미치는 것으로 파악할 수 있다. 입력신호의 SNR 대비 잡음제거기의 SNR 개선 효과는 입력 SNR이 증가하는 것에 비례하여 감소하며, 궤환신호의 이득에는 별 영향이 없는 것으로 나타났다. 그리고 궤환제거기에서 기존 알고리즘보다 제안한 알고리즘을 사용하면 입력 SNR의 증가에 대비한 잡음제거기의 SNR 개선효과 감소폭이 더 작아지는 것을 볼 수 있다.

참고문헌 (7)

D. K. Bustamante, T. L. Worrall, M. J. Williamson, "Measurement and adaptive suppression of acoustic feedback in hearing aids", Proc. ICASSP-89, pp.2017-2020, April 1989.
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상세보기
W. Herbordt, S. Nakamura, W. Kellermann, "Joint optimization of LCMV beamforming and acoustic echo cancellation for automatic speech recognition", Proc. ICASSP, pp.III77-80, 2005.
Farassopoulos A., "Speech enhancement for hearing aids using adaptive beamformers", Proc. ICASSP-89, pp.1322-1325, 1989.
M. G. Siqueira, A. Alwan, "Steady-state analysis of continuous adaptation in acoustic feedback reduction system for hearing-aids", IEEE Trans. Speech Audio Processing, Vol.8, No.4, pp.443-453, July 2000.

상세보기
A. Spriet, G. Rombouts, M. Moonen, J. Wouters, "Combined Feedback and noise suppression in hearing aids", IEEE Trans. Audio Speech Language Processing, Vol.15, No.6, pp.1777-1790, August 2007.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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