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.
가설 설정
- 그림 1은 2채널 마이크로폰 배열에 근거한 음원방향 추정 법의 모델을 나타내었다. 이 모델은 음파를 평면으로 가정하고 있다. 음파의 방향 로 도착하면 음파의 경로차 ξ[m/s]에 근거한 시간차 r[s]가 생긴다.
제안 방법
- FDBM이 반사음이 존재하는 환경하에서는 음원분리의 정도 저하하는 문제점에 대하여 선행음 효과에 의한 음상정위를 모의하고 초기에 도달하는 음의 검출에 근거하여 직접음이 도달하는 방향추정과 음원분리 방법을 제안하였다. 제안방법에 의한 음원방향 추정 및 분리의 성능을 시뮤레이션을 통하여 검토하였다.
- 방법으로는 입력신호를 푸리에 변환에 의해 대역 분할하여 식 (4)와 같은 피크 홀드 처리 및 상승 검출을 이용하여 직접음만의 구간을 검출한다. 검출된 직접음의 구간에 있어서 IPD 및 ILD를 구하여, 방향추정 및 피크 홀드 값에 따라 추정각도를 유지하고 유지각도에서 음원분리를 한다.
- 관측된 방향정보를 이용하여 음원분리를 한다. 여기서 음원 분리는 입력 음성신호의 분석정도를 높여, 보다 자세한 주파수 분해능을 얻기 위해서는 방향추정 시, 이용한 프레임 길이 보다 긴 프레임을 이용한다.
- 본 논문에서는 반사음에 의한 영향을 경감하기 위해 선행음 효과 중에서도 먼저 도달한 신호가 음상정위[10]에 작용하는 초기음의 검출에 대한 처리에 착목하여 부 대역 피크 홀드 처리[11]를 한 후, 양귀 신호의 하강점을 검출하였다. 그리고 검출된 위치에 있어서 양귀간 위상차 및 레벨차를 검출하고 이것에 의해 음원방향을 추정하였다. 그리고 방향정보를 이용하여 음원분리를 하는 것에 의해 반사음을 저감하였다.
- 그리고 검출된 위치에 있어서 양귀간 위상차 및 레벨차를 검출하고 이것에 의해 음원방향을 추정하였다. 그리고 방향정보를 이용하여 음원분리를 하는 것에 의해 반사음을 저감하였다.
- 방향추정 시뮤레이션에서는 방향추정 결과는 음원이 오는 방향에서 ±10°의 범위내에서 집중하고 있어 음원이 오는 방향에 가까운 값을 추정하였다.
- 본 논문에서는 반사음에 의한 영향을 경감하기 위해 선행음 효과 중에서도 먼저 도달한 신호가 음상정위[10]에 작용하는 초기음의 검출에 대한 처리에 착목하여 부 대역 피크 홀드 처리[11]를 한 후, 양귀 신호의 하강점을 검출하였다. 그리고 검출된 위치에 있어서 양귀간 위상차 및 레벨차를 검출하고 이것에 의해 음원방향을 추정하였다.
- 본 장에서는 초기에 도달하는 음의 검출에 근거하여 직접 음이 오는 방향추정 및 음원분리 방법을 제안한다. 방법으로는 입력신호를 푸리에 변환에 의해 대역 분할하여 식 (4)와 같은 피크 홀드 처리 및 상승 검출을 이용하여 직접음만의 구간을 검출한다.
- 그림 2는 부 대역 피크 홀드 처리를 이용한 음원방향 추정 방법을 나타내었다. 비 음성 환경 잡음 영향을 줄이거나 무음성 시의 대수 처리에 의한 오차의 영향을 줄이기 위하여 음원방향 추정의 전 처리로서 음성 구간 검출처리(Voice Activity Detection : VAD)를 하였다. VAD는 정상 잡음에 대한 검출법으로서 확률 모델에 근거한 방법을 이용한 돌발성잡음에 대한 검출법이다.
- 상승검출보다 하강검출이 검출된 프레임에 있어서는 IPD 및 ILD를 구하여 미리 얻은 데이터베이스와 비교함으로서 음원의 방향을 추정한다. 그리고 상승이 검출되지 않은 프레 임에 대해서는 피크 홀드 값을 참조하여 그 값이 분계점 이상에 있는 경우는 선행음 효과에 의해 직접음의 음상정위를 모의하여 앞의 프레임의 추정각도를 유지한다.
- 그러나 입력신호가 음성인 경우 상승시각이 대역 마다 달라 시간파형상에서는 각 대역의 직접음 성분이 시간 적으로 분산한다. 상승검출에 의해 직접음을 따라 잡을 수가 없으므로 수신신호를 푸리에 변환에 의해 대역분할하여 분할된 스펙트럼에 대하여 상승검출을 함으로서 직접음을 검출한 다. 프레임을 길게 하면 직접음이 보이지 않고 반사음의 성분이 포함될 가능성이 있으므로 본 논문에서는 방향추정에 있어서 프레임의 길이를 128 샘플(8ms)로 하였다.
- 그림 3에서는 제안방법의 개요를 나타내었다. 선행음 효과에 의한 직접음의 음상정위를 모의하기 위하여 피크 홀드 처리를 한 신호에 대하여 상승검출을 이용함으로서 직접음을 검출하고 상승이 검출된 점에 있어서 방향추정을 한다. 상승 검출에 관해서는 신호의 진폭값이 분계점을 넘은 점을 하강으로 한다.
- 시뮬레이션 조건은 앞 절과 같으며 FDBM 및 제안방법의 음원분리 성능평가는 코히런스, 음성품질 지각평가(Perceptual Evaluation of Speech Quality : PESQ)와 Quality(PESQ)[12] 및 수평면의 각 방위각에 의한 지향특성으로 하였다[13]. 표 1은 음원의 위치를 청취자 정면으로 하였을 때 신호에 대한 코히런스 및 PESQ를 나타내었다.
- FDBM이 반사음이 존재하는 환경하에서는 음원분리의 정도 저하하는 문제점에 대하여 선행음 효과에 의한 음상정위를 모의하고 초기에 도달하는 음의 검출에 근거하여 직접음이 도달하는 방향추정과 음원분리 방법을 제안하였다. 제안방법에 의한 음원방향 추정 및 분리의 성능을 시뮤레이션을 통하여 검토하였다. 방향추정 시뮤레이션에서는 방향추정 결과는 음원이 오는 방향에서 ±10°의 범위내에서 집중하고 있어 음원이 오는 방향에 가까운 값을 추정하였다.
- 반사음이 존재하는 경우에 제안방법을 이용한 방향추정 결과는 그림 8과 같다. 주파수 변환 프레임 길이는 128 taps로 하고, 이때 주파수 분해능은 125Hz, 시간 분해능은 8ms로 두었다. 그림에서 방향추정 결과는 음원이 오는 방향에서 ±10°의 범위에 집중되고 있음을 알 수 있으며, 제안방법에 의하여 개선됨을 나타내고 있다.
대상 데이터
- 여기서 음원 분리는 입력 음성신호의 분석정도를 높여, 보다 자세한 주파수 분해능을 얻기 위해서는 방향추정 시, 이용한 프레임 길이 보다 긴 프레임을 이용한다. 여기서는 프레임 길이를 512 샘플(32ms)로 하였다. 그러나 긴 프레임을 이용하는 것에 의해서 주파수 분해능이 높고, 시간 분해능이 낮게 되므로 방향정 보를 그대로 이용하기 어렵다.
- 입력신호는 샘플링 주파수 16kHz로 여성의 음성을 이용하였다. 음원은 정면으로 하였으며 방위각은 정면을 0°, 좌측을 정, 우측을 부로 나타내었다.
- 상승검출에 의해 직접음을 따라 잡을 수가 없으므로 수신신호를 푸리에 변환에 의해 대역분할하여 분할된 스펙트럼에 대하여 상승검출을 함으로서 직접음을 검출한 다. 프레임을 길게 하면 직접음이 보이지 않고 반사음의 성분이 포함될 가능성이 있으므로 본 논문에서는 방향추정에 있어서 프레임의 길이를 128 샘플(8ms)로 하였다.
성능/효과
- 그림에서 방향추정 결과는 음원이 오는 방향에서 ±10°의 범위에 집중되고 있음을 알 수 있으며, 제안방법에 의하여 개선됨을 나타내고 있다.
- 반사음이 존재하는 경우, 제안방법에 의한 코히런스 및 PESQ는 반사음이 존재하는 FDBM에 비하여 높다. 따라서 제안방법에 의해 반사음이 존재하는 경우의 분리정도가 개선되었음을 알 수 있다.
- 방향추정 시뮤레이션에서는 방향추정 결과는 음원이 오는 방향에서 ±10°의 범위내에서 집중하고 있어 음원이 오는 방향에 가까운 값을 추정하였다. 음원분리 시뮤레이션 결과에서는 제안방법에 의한 음원분리는 기존의 FDBM에 비하여 코히런스 및 PESQ가 높고, 수평면의 각 방위각의 이득은 정면에서 감쇠량이 적고, 분리정도가 개선됨이 확인되었다.
- 제안방법에 대해서는 -20°에서 20°의 범위에서는 감쇠가 작고, 분리신호도 FDBM에 비하여 정도가 개선됨을 알 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.