Convolutive 암묵신호분리방법에 기반한 음향반향 제거

이행우

doi:http://dx.doi.org/10.13067/JKIECS.2018.13.5.979

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저자정보: 이행우 (남서울대학교)

저널정보: 한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제13권 제5호

발행연도: 2018.10

수록면: 979 - 986 (8page)

DOI: http://dx.doi.org/10.13067/JKIECS.2018.13.5.979

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본 논문은 암묵신호분리방법을 이용한 음향반향 제거에 관한 것이다. 이 방법은 동시통화 중에도 반향제거 성능이 저하되지 않는다. 폐쇄된 반향환경에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 신호분리를 위해 분리계수를 직접 계산하지 않고 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하는 방식으로 이루어진다. 계수 갱신은 2차 통계적 성질을 기반으로 반복적인 계산에 의해 수행됨으로서 근단화자신호를 추정해낸다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR 필터구조에 비해 PESQ가 0.6점 향상되는 것으로 나타났다.

#암묵신호분리 #음향반향제거기 #동시통화 #Convolutive #Blind signal separation #Acoustic echo canceller #Double talk #Convolutive

참고문헌 (15)

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P. Common / 1994 / Independent component analysis, A new concept / Signal Processing 36(3):287~314

C. Jutten / 1991 / Blind separation of sources, Part I: An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture / Signal Processing 24(1):1~10

A. Bell / 1995 / An Information Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution / Neural Computation 7(6):1129~1159

K. Torkkola / 1996 / Blind Separation of Convolved Sources Based on Information Maximization / Neural Networks for Signal Processing, IEEE Signal Processing Society Workshop :423~432

D. Schobben / 2002 / A frequency domain blind signal separation method based on decorrelation / IEEE Trans. Signal Process. 50(8):1855~1865

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