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잡음 추정과 검출 알고리즘에서는 LMS Filter를 이용하여 변화하는 잡음 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 한다. 하지만 LMS Filter는 잡음 추정을 위한 일정 시간 동안 적응 시간이 필요하며 신호의 변화가 일어날 경우 더 많은 적응 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 따라서 이를 보완하기 위하여 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 본 논문은 잡음 환경에서 입력되는 신호를 프레임 단위로 분할하고 평균과 분산을 이용한 예측 LMS Filter를 구성하여 잡음을 제거하므로 잡음 환경이 변화하더라도 빠른 적응 시간으로 잡음을 제거한다. 또한 환경 잡음과 음성 신호가 혼합되어 입력될 때 잡음을 제거하여 음성의 고유 특성을 유지하고 음성 정보 손상을 줄이기 위한 방법이다. 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법으로 잡음 제거 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 감쇠도가 평균 6.8dB 향상되었다.
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J. A. Srar / 2008 / Adaptive Array Beam Forming Using a Combined RLS-LMS Algorithm / The 14th Asia-Pacific Conference on Communications, APCC2008
J. A. Srar / 2008 / Performance of RLMS Algorithm in Adaptive Array Beam Forming / Performance of RLMS Algorithm in Adaptive Array Beam Forming, in ICCS2008, Guangzhou, China
J. Homer / 2004 / LS detection guided NLMS estimation of sparse system / Proceedings of the IEEE 2004 International Conference on Acoustic. Speech, and Signal Processing
S. Haykin / 2002 / Adaptive Filter Theory / PrenticeHall
S. Zhao / 2007 / A Fast Variable Step-Size LMS Algorithm with System Identification / 2nd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications : 2340 ~ 2345
J. A. Srar / 2008 / Performance of RLMS Algorithm in Adaptive Array Beam Forming / Performance of RLMS Algorithm in Adaptive Array Beam Forming, in ICCS2008, Guangzhou, China
J. Homer / 2004 / LS detection guided NLMS estimation of sparse system / Proceedings of the IEEE 2004 International Conference on Acoustic. Speech, and Signal Processing
S. Haykin / 2002 / Adaptive Filter Theory / PrenticeHall
S. Zhao / 2007 / A Fast Variable Step-Size LMS Algorithm with System Identification / 2nd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications : 2340 ~ 2345
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