초록 ▼

□ 연구개요
본 과제에서는 AI 스피커 및 스마트 디바이스 등 원거리에서의 음성 통신을 위한 잡음 및 반향 제거 기술을 연구 개발한다. 화자와 디바이스의 마이크로폰들과의 거리가 3m이상 멀리 떨어져 있는 경우 입력되는 화자의 음성 크기가 작아지고 음향학적 반향 크기가 커지며 잡음이나 방향의 영향이 커져 기존 모바일 기기에서의 음성 통신보다 화자의 음성을 알아듣기 열악한 환경이 된다. 본 과제에서는 반향 제거, 음성검출 및 음성 향상 기법에서 다중 마이크로폰에서 얻을 수 있는 다양한 정보를 활용하여 원거리 음성통신에 효과적인 음

□ 연구개요
본 과제에서는 AI 스피커 및 스마트 디바이스 등 원거리에서의 음성 통신을 위한 잡음 및 반향 제거 기술을 연구 개발한다. 화자와 디바이스의 마이크로폰들과의 거리가 3m이상 멀리 떨어져 있는 경우 입력되는 화자의 음성 크기가 작아지고 음향학적 반향 크기가 커지며 잡음이나 방향의 영향이 커져 기존 모바일 기기에서의 음성 통신보다 화자의 음성을 알아듣기 열악한 환경이 된다. 본 과제에서는 반향 제거, 음성검출 및 음성 향상 기법에서 다중 마이크로폰에서 얻을 수 있는 다양한 정보를 활용하여 원거리 음성통신에 효과적인 음질 향상 기법을 연구한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구의 목표는 선형 반향 제거 기술과 잔여 반향 제거 기술을 통합한 반향 제거, 통계 모델 기반의 정보 결합을 통한 다채널 음성 검출 및 음성 향상 알고리즘을 개발하는 것이다. 반향 제거 기술은 주파수 영역 칼만 필터 기반의 선형 반향 제거기술을 개선하고 잔여 반향 제거기술을 결합하는 통합 반향 제거 알고리즘을 개발하여 기존 베이스라인과 비교하여 반향 제거 성능 척도인 ERLE기준 7.68 dB의 성능 개선을 이루었다. 음성 검출 기술은 다중 마이크로폰을 사용하여 채널간 위상차(interaural phase difference, IPD)와 마이크로폰 간의 일관성(coherence) 정보 및 신호 대 잡음비(signal-to-ratio, SNR)정보를 활용한 다채널 음성검출 알고리즘을 개발하여 베이스라인과 비교하여 오류율 13.3%를 향상시켰다. 음성 향상 기술은 향상된 음성 공분산 행렬을 이용한 다채널 위너필터(multichannel wiener filter, MWF) 알고리즘을 개발하여 PESQ기준 0.10의 개선을 이루었다.

□ 연구개발결과의 중요성
최근 AI 스피커 및 스마트 디바이스는 시장규모가 연평균 42% 이상 성장하여 2025년까지 36.8억 달러 규모에 이를 것으로 평가받고 있다. 본 연구는 사람- 기기간 소통을 위한 전처리 기술을 연구하여 기존 기법들과 비교하여 개선된 성능을 이끌어냈다. 또한 연구 개발된 원거리 음성 전처리 기술은 AI 스피커를 통한 음성 통신 분야뿐만 아니라 자율주행 차량 및 로봇의 음성을 통한 제어 등 다양한 분야의 발전에 기여하였다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 1) 반향 제거 통합 알고리즘 개발 ... 5
• 2) 단·다채널 음성검출기 개발 ... 7
• 3) 단·다채널 음성향상기술 개발 ... 9
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 13
• 4. 참고문헌 ... 14
• 5. 연구성과 ... 15
• 대표적 연구실적 ... 15
• 끝페이지 ... 17