[논문]TMS320C6413 DSP프로세서를 이용한 적응 음질개선 시스템의 구현에 관한 연구

이영일; 이순려; 신윤기; 최홍섭

문제 정의

본 논문에서는 적응보상기를 갖는 적응순환필터인 ACHARF 알고리즘을 채용하여 잡음제거기의 실제 하드웨어로의 구현 가능성을 DSP 프로세서를 사용하여 검토해 보았다. 실험결과 백색잡음에서 평균 25dB, 실제 잡음환경에서 평균 23.
8dB의 우수한 잡음제거 효과를 보여주었으며, 빠르고 정확한 수렴속도를 확인할 수 있었다. 이번 연구를 통하여 잡음제거기의 차후 상용화 가능성을 확인할 수 있었고, 이를 위해 실제 환경에서 두 가지 입력신호를 구분하여 받을 수 있는 기술에 관한 연구를 진행하고 있다.

제안 방법

기준입력 신호로 백 색 잡음을 사용하고, 음성 신호에 백색잡음을 첨부하여 OdB, -5dB, -10dB, -20dB의 SNR을 갖는 음성신호를 만들었다.
기준입력신호로 백색 잡음을 사용하고, 음성 신호에 백색잡음을 첨부하여 0dB, -5dB, -10dB, -20dB의 SNR을 갖는 음성신호를 만들었다. 깨끗한 음성신호 s(k)는 그림 4이고, -10dB로 백색잡음이 첨가된 주 입력신호 d(k)는 그림 5이다.
본 연구에서는 위의 보상기를 채용한 초안정적 적응순환필터 알고리즘을 사용한 적응잡음제거기의 실시간 구현을 위하여, TI사의 범용 DSP 프로세서인 TMS320C6413와 같은 회사의 스테레오 오디오 코덱인 TLV320AIC23을 탑재한 Evaluation board를 사용하여 시스템을 구성하였다. 또한 실제 음성신호와 잡음신호를 획득하여 실제 잡음환경과 유사한 환경에서 실험을 진행하였다.
본 논문에서는 DSP 프로세서를 사용한 적응 잡음제거기의 구현을 위해 2장에서 설명한 잡음제거기를 사용하고, 표 1과 같은 조건으로 실험하였다. 입력신호는 표 2와 같은 조건으로 구성하여 실험을 하였다.
본 논문에서는 DSP 프로세서를 사용한 적응 잡음제거기의 구현을 위해 2장에서 설명한 잡음제거기를 사용하고, 표 1과 같은 조건으로 실험하였다. 입력신호는 표 2와 같은 조건으로 구성하여 실험을 하였다.
본 연구에서는 위의 보상기를 채용한 초안정적 적응순환필터 알고리즘을 사용한 적응잡음제거기의 실시간 구현을 위하여, TI사의 범용 DSP 프로세서인 TMS320C6413와 같은 회사의 스테레오 오디오 코덱인 TLV320AIC23을 탑재한 Evaluation board를 사용하여 시스템을 구성하였다. 또한 실제 음성신호와 잡음신호를 획득하여 실제 잡음환경과 유사한 환경에서 실험을 진행하였다.
본 연구에서는 위의 보상기를 채용한 초안정적 적응순환필터 알고리즘을 사용한 적응잡음제거기의 실시간 구현을 위하여, TI사의 범용 DSP 프로세서인 TMS320C6413와 같은 회사의 스테레오 오디오 코덱인 TLV320AIC23을 탑재한 Evaluation board를 사용하여 시스템을 구성하였다. 또한 실제 음성신호와 잡음신호를 획득하여 실제 잡음환경과 유사한 환경에서 실험을 진행하였다.
잡음이 심한 환경에서의 성능을 검토하기 위해 잡음을 -15dB로 첨가하여 실험하였다. 그림 10이 잡음이 첨가된 신호이고, 그림 11이 잡음제거기의 줄력신호이다.
EVM 보드는 마이크 입력과 Line 입력, 헤드폰 출력과 Line 출력으로 구성된다. 주 입력신호는 음성과 잡음을 마이크를 통하여 입력 받았고, 기준입력신호는 녹음한 잡음을 Line 입력을 통하여 받아 실험하였다. 입력 받은 신호는 코덱을 사용하여 A/D (Analog-to Digital) 변환과 D/A (Digital-to-Analog) 변환을 하였으며, Philips사에서 제안한 I2C(Inter-IC bus) 방식 ［5］과 TI사의 McBSP(Multichannel Buffered Serial Port)를 사용하여 통신하였다.

대상 데이터

입력신호 s(k)는 4.1 에서 사용한 동일한 음성신호를 사용하였고, 기준입력신호는 자동차소리를 녹음한 실제 잡음을 사용하여 실험하였다. 기준입력신호인 잡음의 파형은 그림 7이고, 그림 4와 같은 음성신호에 -5dB로 실제 잡음이 첨가된 신호 d(k)는 그림 8이다.

이론/모형

주 입력신호는 음성과 잡음을 마이크를 통하여 입력 받았고, 기준입력신호는 녹음한 잡음을 Line 입력을 통하여 받아 실험하였다. 입력 받은 신호는 코덱을 사용하여 A/D (Analog-to Digital) 변환과 D/A (Digital-to-Analog) 변환을 하였으며, Philips사에서 제안한 I2C(Inter-IC bus) 방식 ［5］과 TI사의 McBSP(Multichannel Buffered Serial Port)를 사용하여 통신하였다. 샘플링 주파수는 8.
주 입력신호는 음성과 잡음을 마이크를 통하여 입력 받았고, 기준입력신호는 녹음한 잡음을 Line 입력을 통하여 받아 실험하였다. 입력 받은 신호는 코덱을 사용하여 A/D (Analog-to Digital) 변환과 D/A (Digital-to-Analog) 변환을 하였으며, Philips사에서 제안한 I2C(Inter-IC bus) 방식 ［5］과 TI사의 McBSP(Multichannel Buffered Serial Port)를 사용하여 통신하였다. 샘플링 주파수는 8.

성능/효과

8dB의 잡음제거 효과를 보였다. SNR이 높은 신호일수록 잡음제거 효과가 뛰어났으며, 반면에 SNR이 낮을수록 적응필터의 수렴속도가 빨라짐을 확인할 수 있다.
8dB의 잡음제거 효과를 보였다. SNR이 높은 신호일수록 잡음제거 효과가 뛰어났으며, 반면에 SNR이 낮을수록 적응필터의 수렴속도가 빨라짐을 확인할 수 있다.
주 입력신호로 실제 음성신호와 백색잡음을 사용한 실험에서 18dB 이상의 잡음제거 효과를 확인할 수 있으며, 평균 25dB의 잡음제거 효과를 보였다. 또한 백색잡음이 아닌 특정 주파수의 실제 잡음을 사용한 실험에서도 약 20dB 이상의 성능을 확인할 수 있었으며, 평균 23.8dB의 잡음제거 효과를 보였다. SNR이 높은 신호일수록 잡음제거 효과가 뛰어났으며, 반면에 SNR이 낮을수록 적응필터의 수렴속도가 빨라짐을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 적응보상기를 갖는 적응순환필터인 ACHARF 알고리즘을 채용하여 잡음제거기의 실제 하드웨어로의 구현 가능성을 DSP 프로세서를 사용하여 검토해 보았다. 실험결과 백색잡음에서 평균 25dB, 실제 잡음환경에서 평균 23.8dB의 우수한 잡음제거 효과를 보여주었으며, 빠르고 정확한 수렴속도를 확인할 수 있었다. 이번 연구를 통하여 잡음제거기의 차후 상용화 가능성을 확인할 수 있었고, 이를 위해 실제 환경에서 두 가지 입력신호를 구분하여 받을 수 있는 기술에 관한 연구를 진행하고 있다.
주 입력신호로 실제 음성신호와 백색잡음을 사용한 실험에서 18dB 이상의 잡음제거 효과를 확인할 수 있으며, 평균 25dB의 잡음제거 효과를 보였다. 또한 백색잡음이 아닌 특정 주파수의 실제 잡음을 사용한 실험에서도 약 20dB 이상의 성능을 확인할 수 있었으며, 평균 23.

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