오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.
오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할 수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼 수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옳기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기 필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.
Today, we can use radio communication device anywhere-anytime. Sometimes, we use the device in acoustic noise environment. The acoustic noise makes many problems in communication system. In acoustic noise environment, speaker cannot send clear information to receiver, because the received signal inc...
Today, we can use radio communication device anywhere-anytime. Sometimes, we use the device in acoustic noise environment. The acoustic noise makes many problems in communication system. In acoustic noise environment, speaker cannot send clear information to receiver, because the received signal includes both speech signal and noise signal. A digital filter is useful to remove noise to get desired signal. One of methods is the adaptive digital filter using the adaptive noise canceller that automatically adjust filter parameters. This thesis addresses articulation algorithms against actual acoustic noises by means of two adaptive filtering methods. One is the adaptive noise canceller with two input channels and another is the spectral subtraction filter with one input channel. The experimental result from the proposed filter shows that the adaptive noise canceller is useful to reduce the non-stationary noises, while the spectral amplitude filter is effective for stationary noises.
Today, we can use radio communication device anywhere-anytime. Sometimes, we use the device in acoustic noise environment. The acoustic noise makes many problems in communication system. In acoustic noise environment, speaker cannot send clear information to receiver, because the received signal includes both speech signal and noise signal. A digital filter is useful to remove noise to get desired signal. One of methods is the adaptive digital filter using the adaptive noise canceller that automatically adjust filter parameters. This thesis addresses articulation algorithms against actual acoustic noises by means of two adaptive filtering methods. One is the adaptive noise canceller with two input channels and another is the spectral subtraction filter with one input channel. The experimental result from the proposed filter shows that the adaptive noise canceller is useful to reduce the non-stationary noises, while the spectral amplitude filter is effective for stationary noises.
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문제 정의
본 논문에서는 음성을 입력으로 사용하는 통신기기에 있어서 음성신호 전달시 함께 유입되는 주변의 음향잡음을 효과적으로 제거함으로써 음성 명료도를 향상 시키는 필터링 기법들에 대하여 논하였다.
이러한 기법들은 단일 채널과 2 채널 그리고 다중 채널 음성 향' 상 기법으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 잡음을 제거함으로써 음성 명료도를 향상시킬 수 있는 기법으로 2 채널 입력을 사용하는 적응 디지털 필터를 이용한 적응잡음 제거 기법을 소개하고, 단일 채널 입력을 사용하는 스펙트럴 차감 기법에 대해 기술한다[16].
잡음 제거 기술로 이용되는 일반적인 디지털 필터와 적응 알고리즘 기법을 이용한 적응 잡음제거기 그리고 스펙트럼 차감 기법을 이용한 잡음제거기에 대해 기술하고, 그것들을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로 실험하여 그 효용을 보이고자 한다.
가설 설정
입력 신호는 두 개가 사용되어지며, 하나는 기준신호 입력이며, 다른 하나는 잡음이 섞인 음성신호이다. 여기서, 잡음원에서 발행된 잡음신호 賦功은 신호 s(n)과 상관관계가 없으나, 기준 입력신호인 잡음 x(n)은 잡음신호 x“n)과 서로 상관관계를 갖는 것으로 가정한다. 즉, 신호원을 희망하는 음성신호라 하였을 때, 유입되고 있는 잡음신호가 시간에 따라 변화되고 있는가의 유무보다는 음성신호와는 상관관계가 없는 신호인 경우에 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 것이다[17].
제안 방법
그림은 잡음이 섞인 음성신호이다. 마지막 그림은 잡음이 제거된 신호를 나타낸 것으로 각각의 신호를 또한 스펙트럼으로도 나타내어 비교할 수 있도록 하였다.
이러한 문제 해결을 위해 제시된 방안들 중의 하나가 잡음이 섞인 신호를 필터를 통하게 하여 원하는 신호만 통과시키고, 잡음 신호 성분을 차단하는 것이다. 신호와 잡음의 통계적 특성을 미리 알면 최적 필터를 설계하여 잡음을 제거 할 수 있다.
적응 잡음제거기를 FIR 필터로 구성하고 적응알고리 즘으로 NLMS 알고리 즘을 사용하였으며 , 시스템의 관계식들은 다음과 같다.
대상 데이터
본 논문에서 사용된 그림들의 구성은 첫 번째 그림은 깨끗한 음성신호를 나타낸 것이고, 두 번째 그림은 잡음이 섞인 음성신호이다. 마지막 그림은 잡음이 제거된 신호를 나타낸 것으로 각각의 신호를 또한 스펙트럼으로도 나타내어 비교할 수 있도록 하였다.
사용하여 수행하였다. 실험에 사용된 음성신호는 샘플링 주파수를 8KHz로 하여 25초 동안 녹음한 ”하나 둘 셋 하나 둘” 음성이다. 잡음으로는 심각한 잡음 환경으로 F-16 전투기 엔진 잡음을 사용하였으며 일상생활에서의 잡음으로 지하철에서의 바퀴 진동소리 그리고 자동차 실내에서 청취 되는 잡음을 사용하였다.
실험에 사용된 음성신호는 샘플링 주파수를 8KHz로 하여 25초 동안 녹음한 ”하나 둘 셋 하나 둘” 음성이다. 잡음으로는 심각한 잡음 환경으로 F-16 전투기 엔진 잡음을 사용하였으며 일상생활에서의 잡음으로 지하철에서의 바퀴 진동소리 그리고 자동차 실내에서 청취 되는 잡음을 사용하였다.
이론/모형
본 실험에서는 잡음 환경하에서 음성을 입력으로 하는 경우 음성의 명료도 향상을 위하여 잡음을 제거하는 기법들 가운데 NLMS 알고리즘을 이용한 적응 잡음제거기와 이득함수를 포함하는 스펙트럴 진폭 필터의 컴퓨터 모의실험을 Matlap 을 사용하여 수행하였다. 실험에 사용된 음성신호는 샘플링 주파수를 8KHz로 하여 25초 동안 녹음한 ”하나 둘 셋 하나 둘” 음성이다.
성능/효과
입력되는 신호에 적응하여 적절히 필터가조정되어지는 신호 적응형 필터를 통한 잡음 제거를 보였다. 적응 알고리즘을 이용한 적응 잡음제거기는 이러한 잡음에 대해 아주 효과적이며, 잡음 신호가 변화하더라도 신호에 적응하여 잡음을 제거하는 것을 보였다. 그러나 각각의 입력에서 음성 신호원과 잡음원이 격리되어 서로 상관관계를 갖지 않게 하여야 하므로 휴대전화/소형 무전기에 사용하기에는 어렵다.
적응 잡음제거기에 의한 잡음제거 실험에서 음성신호에 잡음신호가 섞여 유입되는 경우 잡음이시간적으로 변화하더라도 기준입력으로 사용되는 잡음과 높은 상관관계를 유지하도록 하면 아주 효율적으로 잡음이 제거되는 것을 보였다. 즉, 기준 입력으로 사용되는 잡음원과 음성신호와 완전히 분리시킴으로써 아주 효율적으로 음성 명료도 향상을 기할 수 있으며, 이러한 필터는 심각한 잡음으로 오염되더라도, 분리된 잡음원을 얻을 수 있는 환경에서의 유용성이 매우 높다.
후속연구
그러나 통신시장의 흐름이 휴대전화와 TRS(Trunked Radio System)인 것을 감안하면, 단일 입력을 사용하며 실제 기기에 구현이 용이하고, 긴 시간 통화의 경우에 잡음신호가 변화하더라도 신호 환경에 적응하여 동작되는 효율적인 알고리즘이 계속적으로 연구되어야 할 것이다.
그러나 각각의 입력에서 음성 신호원과 잡음원이 격리되어 서로 상관관계를 갖지 않게 하여야 하므로 휴대전화/소형 무전기에 사용하기에는 어렵다. 또 다른 방법으로 제안된 스펙트럴 진폭 필터는 일정한 잡음 신호에 대해 효과적으로 잡음을 제거하지만 변화하는 잡음 신호에 따라서는 적응적으로 잡음제거를 할 수 없으나, PTT 방식의 무전기처럼 짧은 시간 동안 반복적으로 사용된다면 충분히 그 효과를 나타낼 수 있을 것이다.
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