KR100272131B1

KR100272131B1 - 계층적 구조의 적응반향 제거장치

Info

Publication number: KR100272131B1
Application number: KR1019980013491A
Authority: KR
Inventors: 김경선
Original assignee: 윤종용; 삼성전자주식회사
Priority date: 1998-04-15
Filing date: 1998-04-15
Publication date: 2000-11-15
Anticipated expiration: 2018-04-15
Also published as: KR19990080327A

Abstract

본 발명은 소정의 음성입출력 통신기기에서 스피커에서 방사된 신호가 반향되어 마이크단으로 입력될 때 마이크 신호에 포함되어 있는 반향을 제거하기 위한 계층적 구조의 적응음향반향제거장치에 관한 것으로서, 소정의 출력신호 x(n)이 상기 스피커단을 거쳐 나올 때 스피커 자체의 영향으로 왜곡되어지는 x1(n) 신호를 추정하는 왜곡추정기; 스피커단에서 방사된 신호가 반향되어 마이크에 입력될 때, 마이크의 배경잡음, 사용자의 음성, 음향 반향을 포함한 전체 입력에서 매 입력 샘플마다 음향반향을 추정하여 반향 계수 w를 구한 후, 스피커의 음질 왜곡 정도를 추정한 왜곡추정기의 결과 x1(n)과 컨벌루션한 반향 추정값 y1을 산출하는 적응 반향 추정기; 마이크단으로부터의 입력신호 d(n)에서 반향 추정값 y1을 뺀 신호를 에러신호 e(n)이라 할 때, 마이크단 입력 신호 및 에러신호를 입력받아 소정 시간전의 마이크단 입력신호와 에러신호의 관계로부터 나머지 남아있는 반향(잔차 반향)에 대한 반향 추정기 계수 H를 산출하는 적응잔차반향추정기; 및 에러신호 e(n)과 적응잔차반향추정기의 적응 잔차 반향 추정기 계수 H를 컨벌루션하여 마이크단으로부터 입력되는 신호 d(n)에서 반향이 제거된 전송신호 s(n)을 출력하는 적응잔차반향 감쇄기를 구비한다.

본 발명에 의하면, 미세한 잔반향까지 제거된 깨끗한 음질의 전송신호를 얻을 수 있다.

Description

계층적 구조의 적응반향제거장치

본 발명은 음향 반향 제거 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 입력 신호에 해당하는 스피커단 신호의 왜곡을 추정한 후 스피커단 신호와 마이크단 신호 사이의 반향 경로 특성을 추정하여 계층적 적응 필터링에 의해 마이크 입력 신호에 포함되어 있는 음향반향을 제거하는 계층적 구조의 적응반향제거장치에 관한 것이다.

일반적으로 핸즈프리(hands-free) 쌍방향 동시 통화 전화를 실현하려 할 때, 전화 라인 자체에서 생기는 반향과 전화 전송선 너머의 원단 화자(far-end speaker)로부터의 음성을 출력하는 스피커의 출력이 근단 화자(near-end speaker)의 음성과 함께 마이크로 입력되는 반향은 불가피한 것이다. 이 반향으로 인해 통화시 원단 화자에게 전송되는 근단 화자의 원래 음성 신호의 질이 저하되고 심할 때에는 통화 자체를 불가능하게 만든다.

종래에는 상술한 바와 같은 음향 반향을 최소화 하기 위해, 단방향 통신(half-duplex) 전화기를 사용하였는데, 이것은 동시 통화시 에너지가 큰 쪽의 화자 음성만 송수신이 가능하여 다른 한 쪽의 음성 신호는 사라지는 통신 분절 현상이 발생하였다. 즉, 원단화자와 근단화자가 동시에 말을 하게될 때 한쪽의 음성은 전송이 안되고 사라지는 문제점이 있었다. 반향을 제거하기 위한 다른 예로서, 적응 필터를 이용한 일련의 양방 통신(full-duplex) 전화기가 사용되었는데, 음향 반향과 라인 반향을 제거하기 위한 적응 필터를 동시에 사용하여 쓰는데 이 방법은 전화 사용할 때 5~20%가량 존재하는 동시 통화나 배경 잡음이 깔려 있는 상황에서는 하울링(hauling)이 발생하게 되어 시스템 사용에 제약을 주게 된다.

도 1은 종래의 음향 반향 제거 장치의 실시예로서, 이 음향 반향 제거 장치는 동시 통화 검출기(100), 고정 스텝 적응 필터(110)로 구성된다. 여기서 동시 통화 검출기(100)는 원단 화자의 음성 신호와 근단 화자의 음성 신호가 동시에 들어오는 것을 검출하며, 그 출력을 고정 스텝 적응 필터(110)로 보내어 필터 게수가 산출되게 돕는다. 이와 같은 음향 반향 제거 장치는 동시 통화 검출기 동작을 위한 계산량이 매우 많고 그에 따라 계산 오류가 생길 가능성이 높으므로 도리어 계산 오류에 따른 하울링 현상이 생길 수 있다는 것이 문제가 된다. 또한 잡음이 존해하는 환경에서는 동시 통화 검출 성능의 저하와 적응 필터의 계수 산출에 대한 수렴 성능의 저하를 초래할 수 있다.

도 2는 종래의 음향 반향 제거 장치의 다른 실시예로서, 이 음향 반향 제거 장치는 신호대 잡음 계산기(200), 스피치 탐지기(210), 적응 필터(220), 블록 크기 선택기(230) 및 적응 제어기(240)로 구성된다. 이 장치에서는 스피치 탐지기(210)를 통해 잡음의 정도를 파악하여 그에 따른 적응 필터의 탭수를 조절한다. 이러한 음향 반향 제거 장치는 잡음이 없는 상황에서는 기존의 반향 제거 장치와 비슷한 계산량을 보이지만 잡음이 있을 시에는 적응 필터 탭수가 L배(보통 5배) 늘어나 계산량이 기존보다 L배 이상 늘어난다. 또한, 이러한 구조는 음향 반향 환경이 급격히 변했을 시 적응하지 못하는 단점이 있다. 이는 필터 탭 수가 변했을 때, 새롭게 사용된 필터 탭에 저장된 파라미터들이 안정화되는 시간이 필요하기 때문이다.

음향 반향을 제거하기 위한 장치로서, 화이트닝 필터를 이용한 방법(미국 특허;5,305,307)이 사용될 수 있는데, 이 방법은 적응 필터의 입력 신호와 참조 신호에 화이트닝 과정을 거쳐 적응 필터의 수렴 속도를 향상시키며 일반 배경 잡음에서 성능 향상을 기대할 수 있으나 자동차 잡음 같이 파워가 큰 잡음에는 효과가 없다. 또한 원단 화자가 듣게되는 신호는 마이크 입력 신호의 화이트닝과 역화이트닝 결과이기 때문에 음성 신호가 왜곡되는 단점이 있다.

본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는, 음향 반향을 미리 추정하여 산출하는 왜곡 추정기 및 그 추정값을 이용하여 계층적 필터링으로 음향 반향을 제거하는 계층적 구조의 적응반향제거장치를 제공하는데 있다.

도 1은 종래의 음향 반향 제거 장치의 실시예이다.

도 2는 종래의 음향 반향 제거 장치의 다른 실시예이다.

도 3은 본 발명의 계층적 구조의 적응반향제거장치의 구성도이다.

도 4는 도 3의 왜곡추정기의 필터계수를 구하기 위한 구성도이다.

도 5는 도 3의 적응반향추정기의 상세도이다.

도 6은 도 3의 적응잔차반향 추정기의 상세 구성도이다.

도 7은 도 3의 적응잔차반향 감쇄기이다.

상기 과제를 해결하기 위한, 스피커단과 마이크단을 갖춘 소정의 음성입출력 기기에서 상기 마이크단으로 입력된 신호의 반향을 제거하는 계층적 구조의 적응반향제거장치는, 상기 스피커단의 출력신호가 상기 마이크단에 입력되는 입력신호의 반향을 매 샘플마다 추정하여 그 반향 계수 w를 구하고, 상기 왜곡추정기에서 추정한 스피커 통과에 따른 왜곡 추정 신호 x1(n)과 컨벌루션한 반향 추정값 y1을 산출하는 적응 반향 추정기; 상기 마이크단으로부터의 입력신호 d(n)에서 상기 반향 추정값 y1을 뺀 신호를 에러신호 e(n)이라 할 때, 상기 마이크단 입력 신호 및 에러신호를 입력받아 소정 시간전의 마이크단 입력신호와 에러신호의 관계로부터 나머지 남아있는 반향(잔차 반향)에 대한 반향 추정기 계수 H를 산출하는 적응잔차반향추정기; 및 상기 에러신호 e(n)과 상기 적응잔차반향추정기의 적응 잔차 반향 추정기 계수 H를 컨벌루션하여 상기 마이크단으로부터 입력되는 신호 d(n)에서 반향이 제거된 전송신호 s(n)을 출력하는 적응잔차반향 감쇄기를 구비한다.

상기 왜곡 추정기는, 반향이 없는 공간에서 마이크와 스피커를 맞댄 상태에서 그 둘로부터 각각 입력 및 출력되는 신호의 관계를 소정의 알고리즘을 이용하여 필터계수로서 구하는 오프라인(off-line) 방식의 필터임이 바람직하다.

상기 적응반향추정기는, 상기 왜곡추정기로부터 출력된 x1(n) 및 상기 에러신호 e(n)에 대해, 각각 1차 선형 예측하여 유사-화이트닝한 효과를 가지는 X(n) 및 E(n)을 산출하는 1차 선형 예측기; 상기 X(n) 및 E(n)의 상관정도를 구하는 상관정도 측정기; 상기 X(n) 및 E(n) 각각의 파워를 산출하는 파워 측정기; 상기 상관정도 측정기에서 구해진 상관정도 및 상기 파워 측정기에서 구해진 파워를 이용하여 시간에 따라 그 스텝 크기가 변화하는 가변 스텝 사이즈를 추정하는 가변 스텝 사이즈 추정기; 상기 가변 스텝 사이즈를 이용하여 적응 필터 계수 w를 산출하는 적응필터 갱신기; 상기 적응 필터 갱신기에서 산출한 적응 필터 계수 w를 저장하는 적응반향추정기 계수 저장부; 및 상기 적응반향추정기 계수 저장부로부터 w를 입력받아, 상기 왜곡추정기로부터 현재 입력되어 들어오는 x1(n)신호와 함께 유한 임펄스 응답 필터링(Finite Impulse Response Filtering; 이하 FIR 필터링)하여 마이크단에 입력되는 반향신호 추정값 y1을 산출하는 FIR 필터를 구비함이 바람직하다.

상기 1차 선형 예측기는, 시간 변수 n에 대해 아래의 수학식 1과 같이,

E(n)=e(n)-k*e(n-1)/b

X(n)=x(n)-k*x(n-1)/b

(여기서, k, b는 소정의 상수)

로 하여 1차 선형 근사화한 유사-화이트닝한 결과를 얻음이 바람직하다.

상기 상관정도 측정기는, 0과 탭수(N)사이의 값인 인덱스 i에 대해 아래의 수학식 2와 같이

P_ex[i]=(a*P_ex[i]+(b-a)*E*X)/b

(여기서, a는 소정의 상수)

하여 E(n)과 X(n)의 상관정도 P_ex[i]를 산출함이 바람직하다.

상기 파워 측정기는, 상기 1차 선형 근사화한 현 시점의 E(n) 및 X(n)을 이용한 아래의 수학식 3과 같이 하여

P_x=(a*P_x+(b-a)*X*X )/b

P_e=(a*P_e+(b-a)*E*E )/b

x 및 e 각각의 파워값 P_x및 P_e를 구함이 바람직하다.

상기 스텝 사이즈 추정기는, 아래의 수학식 4와 같이

하여 현 시점의 스텝 사이즈 u를 구함이 바람직하다.

상기 적응 필터 갱신기는, 아래의 수학식 5와 같이

(여기서,

E(n),X(n)

은 E(n), X(n)의 시간 n에 해당되는 N 차원의 벡터)

하여 적응 필터 계수 w(n)을 산출함이 바람직하다.

상기 FIR 필터는, 상기 적응 반향 추정기 계수 저장부에 저장된 적응 필터 계수 w와 상기 스피커 신호 x를 컨벌루션하여 아래의 수학식 6과 같이

스피커에서 마이크로 입력되는 반향 추정 신호 y1을 산출함이 바람직하다.

상기 적응잔차반향 추정기는, 상기 마이크단 입력신호 d(n) 및 d(n)에서 상기 1차 반향 추정값인 y1이 제거된 에러신호 e(n)에 대해 반향이 최대한 많이 포함된 신호로 간주하여 반향 제거할 입력신호 생성을 위한 제어입력 상수 C를 생성하는 제어입력상수 생성기; 상기 제어입력상수 생성기로부터 C를 입력받아 잔차반향 추정 계수를 구하기 위한 잔차포함 추정신호 z(n)을 산출하는 제어입력 산출기; 상기 입력신호를 유한 임펄스 응답 필터링(이하 FIR 필터링)하여 신호 y2를 출력하는 FIR 필터; 상기 과거 탭수를 M이라 할 때 M/2 시간전의 에러신호의 결과를 참조신호 r 로 하는 참조신호 산출기; 및 상기 참조신호 r에서 상기 y2를 감산한 값을, 화이트닝 및 가변 스텝사이즈-정규화 엘엠에스(WVS-NLMS)알고리즘에 적용하여 적응 잔차 반향 추정기 계수 H를 구하는 잔차 적응 계수 산출기를 구비함이 바람직하다.

상기 제어입력상수 C는, 안정성을 유지하기 위해 소정의 상수 c보다 작은 값을 가지도록 아래의 수학식 7과 같이,

C=min( c, (b*P_y)/P_e)

(여기서, b 및 c는 소정의 상수이고, min() 함수는 보다 작은 값을 도출하는 함수이며, P_y는 상기 적응반향추정기의 M개의 추정값 파워, P_e는 상기 적응반향추정기의 M개의 결과값을 각각 제곱하여 모두 더한 값이다.)

하여 구함이 바람직하다.

상기 제어입력 z(n)은, 남아있는 반향을 추정하기 위한 입력신호로서, 상기 제어입력 상수 C를 이용하여 아래의 수학식 8과 같이,

z(n)= (C*d(n)+(b-C)*e(n)/b

(여기서, b는 소정의 상수)

로 산출함이 바람직하다.

상기 y2는, 상기 FIR 필터의 채널 특성을 h(t)라 할 때, 제어입력신호 z와 필터 채널 특성 h를 컨벌루션하여 아래의 수학식 9와 같이

(여기서, b는 소정의 상수)

구함이 바람직하다.

상기 WVS-NLMS 알고리즘은, 상기 제어 입력 신호 z를, 반향 제거할 입력신호로 하고, 상기 참조신호 r에서 상기 y2를 감산한 신호를 에러신호로 하여 그 입력신호 및 에러신호의 1차 선형 예측한 유사-화이트닝의 결과를 얻는 단계; 상기 입력신호 및 에러신호의 상관정도 및 각각의 파워를 측정하는 단계; 상기 상관정도 및 각각의 파워를 이용하여 상기 수학식 5와 같이 하여 현 시점의 스텝 사이즈를 추정하는 단계; 및 상기 수학식 6과 같이 하여 적응 잔차 반향 추정 계수 H를 구하는 단계를 구비함이 바람직하다.

상기 적응잔차반향 감쇄기는, 상기 적응 잔차 반향 추정 계수 H와 상기 적응 반향 추정기를 거친 에러신호 e(n)을 이용하여 FIR 필터링하여 잔차 반향이 제거된 전송 신호 s(n)을 출력함이 바람직하다.

상기 전송 신호 s(n)은, FIR 필터링에 의해 수학식 10에서와 같이

(여기서, b는 소정의 상수)

로 산출함이 바람직하다.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하고자 한다.

도 3은 본 발명의 계층적 구조의 적응반향제거장치의 구성도로서, 추정된 반향 및 잔차 반향에 대해 단계적으로 제거하는 계층적 구조의 적응반향제거장치는,왜곡추정기(300), 적응반향추정기(310), 적응잔차반향추정기(320) 및 적응잔차반향 감쇄기(330)를 구비한다. 왜곡추정기(300)는 스피커를 향하는 출력신호 x(n)이 스피커단을 거쳐 나올 때 스피커 자체의 영향으로 왜곡되어지는 x1(n) 신호를 추정하는 것이다. 이 왜곡추정기는 일종의 필터로서, 왜곡 추정 계수를 구하기 위한 구성을 도 4에서 보인다. 반향이 없는 공간에서 마이크(400)와 스피커(410)를 맞댄 상태에서 그 둘로부터 각각 입력 및 출력되는 d(n) 및 x(n)의 관계를 소정의 알고리즘을 이용하여 필터계수로서 미리 구해놓으며, 도 3의 적응반향제거기에 사용될 때, 그 필터계수에 따라 x(n)의 왜곡 추정값 x1(n)을 구하여 출력한다. 적응반향추정기(310)는, 스피커단의 출력신호가 소정의 입력신호와 함께 마이크단에 입력될 때 생기는 입력신호의 반향을 매 샘플마다 추정하여 그 반향 계수 w를 구하고, 왜곡추정기(300)에서 추정한 스피커 통과에 따른 왜곡 추정 신호 x1(n)과 컨벌루션하여 반향 추정값 y1을 산출한다. 적응잔차반향추정기(320)는, 마이크단으로부터의 입력신호 d(n)에서 적응반향추정기(310)에서 구해진 반향 추정값 y1을 뺀 신호를 에러신호 e(n)이라 할 때, 마이크단 입력 신호 d(n) 및 에러신호 e(n)을 입력받아 소정 시간전의 마이크단 입력신호와 에러신호의 관계로부터 나머지 남아있는 반향(잔차 반향)에 대한 잔차 반향 추정기 계수 H를 산출한다. 적응잔차반향감쇄기(330)는, 상술한 에러신호 e(n)과 적응잔차반향추정기(320)의 적응 잔차 반향 추정기 계수를 컨벌루션(convolution)하여 마이크단 입력신호 d(n)에 포함된 반향신호를 제거한 전송신호 s(n)을 산출하여 출력한다.

도 5는, 도 3의 적응반향추정기(310)의 상세도로서, 적응반향추정기(310)는 1차 선형 예측기(500), 상관정도 측정기(510), 파워 측정기(520), 스텝사이즈 추정기(530), 적응필터 갱신기(540), 적응반향추정기 계수 저장부(550) 및 유한 임펄스 응답 필터(Finite Impulse Response Filter; 이하 FIR 필터로 칭함)(560)를 구비한다. 1차 선형 예측기(500)는, 왜곡추정기(300)로부터 출력된 x1(n) 및 에러신호 e(n)에 대해, 각각 1차 선형 예측하여 유사-화이트닝한 효과를 가지는 X(n) 및 E(n)을 산출한다. 만약 왜곡추정기(300)가 없으면 스피커로의 출력신호 x(n)으로부터 X(n)을 산출한다. 적응반향추정기(310)의 적응 계수를 갱신을 위한 첫단계인 화이트닝의 결과는 알려진 바와 같이 상관 행렬의 고유치 분포를 줄여줌으로써 적응필터로서의 적응반향추정기의 수렴 속도 향상을 가져오게 할 수 있다. 여기서 다루는 신호는 가청 주파수대의 신호인 저주파수대 신호이므로 입력 신호(d(n))와 추정 에러 신호(e(n))의 화이트닝 과정은 상기 수학식 1과 같다. 시간 n에 대한 X(n) 및 E(n)은 상기 수학식 1과 같이 하여 산출한다. 상관정도 측정기(510)는 1차 선형 예측기(500)에서 산출한 X(n) 및 E(n)의 상관정도를 구한다. 상관정도를 구하는 식은 수학식 2와 같으며, 여기서, 상수 a는 32604의 값을 갖는다. 파워 측정기(520)는 유사-화이트닝된 신호 X(n) 및 E(n) 각각의 파워를 산출한다. 이에 대한 식은 수학식 3과 같고 여기서, b는 적응반향추정기(310)에서의 연산이 16비트로 이루어질 때 2¹⁵인 32768이 된다. 가변 스텝 사이즈 추정기(530)는 상관정도 측정기(510)에서 구해진 상관정도 및 파워 측정기(520)에서 구해진 파워를 이용하여 시간에 따라 그 스텝 크기가 변화하는 가변 스텝 사이즈를 추정한다. 이 스텝 사이즈는 적응 필터, 즉 적응반향추정기 의 수렴 속도를 조절한다. 가변 스텝 사이즈 추정기는 NLMS 알고리즘에 따라 스텝 크기를 상기 수학식 4와 같이 구한다. 여기서 가변 스텝 사이즈

μ

는 에러 신호 e(n)과 입력 신호 d(n)의 유사 정도(상관값)에 비례하고, 추정 에러 신호의 크기와 입력 신호의 크기에 반비례한다. 이는 입력 신호가 반향 신호로 주성분을 이루면, 에러 신호와 입력 신호간의 상관값이 커지므로 스텝 크기를 확대하여 수렴 속도룰 향상시키고, 입력 신호 크기와 에러 신호 크기가 모두 크면, 입력 신호의 반향 성분 비가 작아짐을 의미하므로 스텝 사이즈 폭을 축소하여 추정 오류에 의한 발산 확률을 감소시킨다는 것을 의미한다. 적응필터 갱신기(540)는 가변 스텝 사이즈를 이용하여 샘플 시간때마다 적응 필터 계수 w를 산출한다. 적응 필터 계수는 수학식 5와 같이하여 산출된다. 적응반향추정기 계수 저장부(540)는 적응 필터 갱신기에서 산출한 적응 필터 계수 w를 저장한다. FIR 필터(550)는 샘플링 시간을 주기로 적응반향 추정기 계수 저장부(540)로부터 거져온 적응 필터 계수 w와 왜곡추정기(300)로부터 현재 입력되어 들어오는 x1(n)신호에 대해 유한 임펄스 응답 필터링(Finite Impulse Response Filtering; 이하 FIR 필터링)하여 마이크단에 입력되는 반향신호 추정값 y1을 산출한다. y1의 산출에 관한 식은 수학식 6과 같다. 마이크로부터 입력되는 신호 d(n)에서 이 반향 신호 추정값 y1을 뺀 값 e(n)은 1차 반향이 제거된 신호가 된다.

도 6은 도 3의 적응잔차반향 추정기(320)의 상세 구성도로서, 적응잔차반향 추정기(320)는, 제어입력상수 생성기(600), 제어입력 산출기(610), FIR 필터(620), 참조신호 산출기(630) 및 잔차적응계수 산출기(640)을 구비한다. 제어입력 상수 생성기(600)는 마이크단 입력신호 d(n) 및 d(n)에서 상기 1차 반향 추정값인 y1이 제거된 에러신호 e(n)에 대해 반향이 최대한 많이 포함된 신호로 간주되는 반향 제거할 입력신호 생성을 위한 제어입력 상수 C를 생성한다. C의 생성은 수학식 7과 같이하여 구한다. 수학식 7에서 상수 c는, 상기 연산이 16비트 연산기에 의해 이뤄질 때, 2ⁿ⁶-1인 32767이다. 또한 상수 b는, 2¹⁵인 32768이다. 제어입력 상수 C는 상수 c보다 작은 값을 가져야 안정성을 유지하기 때문에 최소값 함수(min 함수)를 사용한다. 제어입력 산출기(610)는 제어입력상수 생성기(600)로부터 C를 입력받아 잔차반향 추정 계수를 구하기 위해, 남은 반향, 즉 잔차 반향이 포함되어 있다고 추정하는 신호 z(n)을 수학식 8과 같이하여 산출한다. 적응잔차반향추정기(320)의 입력신호인 제어입력 신호 z(n)은, 제어입력 상수 C가 0일 때에는 스피커 신호에 추정반향을 빼준 값이 되며 이 값은 제어입력상수 C가 32767인 경우의 스피커 신호보다 반향 성분을 덜 포함하고 있다. FIR 필터(620)는 제어입력신호 z(n)을 유한 임펄스 응답 필터링(이하 FIR 필터링)하여 신호 y2를 출력한다. y2의 산출은 수학식 9에 나온것과 같이 하며, 여기서 h는 FIR 필터(620)의 필터 특성 함수를 나타낸다. 참조신호 산출기(630)는 과거 탭수를 M이라 할 때 M/2 시간전의 에러신호의 결과 e(n-M/2)를 참조신호 r로 한다. 잔차 적응 계수 산출기(640)는 제어입력 신호 z(n) 및 참조신호 r에서 y2를 감산한 값을, 화이트닝 및 가변 스텝사이즈-정규화 엘엠에스(WVS-NLMS)알고리즘에 적용하여 적응 잔차 반향 추정기 계수 H를 구한다. WVS-NLMS 알고리즘은 도 5의 적응반향추정기(310)의 구성과 거의 같은 구성에 의해 구현된다. 먼저, 제어 입력 신호 z를, 반향 제거할 입력신호로 하고, 상기 참조신호 r에서 상기 y2를 감산한 신호를 에러신호 e'(n)로 하여 그 입력신호 및 에러신호의 1차 선형 예측한 유사-화이트닝의 결과를 다음의 수학식 11과 같이 얻는다.

[수학식 11]

E'(n)=e'(n)-k*e'(n-1)/b

Z(n)=z(n)-k*z(n-1)/b

(여기서, k, b는 소정의 상수)

수학식 11에서 구해진 1차 선형 예측의 결과를 이용하여 제어입력신호 z(n)및 에러신호 e'(n)의 상관정도 및 각각의 파워를 수학식 2 및 수학식 3과 같이 구한다. 그 상관정도 및 각각의 파워를 이용하여 수학식 5와 같이 하여 현 샘플시점의 가변 스텝 사이즈를 추정하고, 그에 따라 수학식 6과 같은 식을 이용하여 적응 잔차 반향 추정 계수 H를 구한다.

도 7은 도 3의 적응잔차반향 감쇄기(330)이며, 적응잔차반향감쇄기(330)는 적응잔차반향기(320)에서 구해진 적응 잔차 반향 추정 계수 H와 상술한 최초의 에러신호 e(n)을 도 10과 같이 컨벌루션하여 잔차반향이 제거된 전송 신호 s(n)을 얻는 FIR 필터를 포함한다.

상술한 계층적 구조의 적응반향제거장치는 휴대폰의 핸즈프리 키트와 같은 양방향통신이 가능한 휴대폰 옵션 장치에 응용될 수 있으며, 일반 사무실이나 강당등에서 수행하는 화상통신시 발생하는 음향 반향을 제거하는 장치로서도 응용된다. 또한 일반 전화기의 외부 별도 스피커로부터 발생되는 음향반향을 제거하는 데에도 응용되어 남아있는 미세한 반향까지 제거된 깨끗한 전송 신호를 얻을 수 있게된다.

본 발명에 의하면, 계층적 구조의 왜곡 및 반향 제거 필터를 구성하여 입력 신호에 포함된 반향을 제거함으로써 미세한 잔반향까지 제거된 깨끗한 음질의 전송신호를 얻을 수 있다.

Claims

스피커단과 마이크단을 갖춘 소정의 음성입출력 기기에서 상기 마이크단으로 입력된 신호의 반향을 제거하는 반향제거장치에 있어서,

소정의 출력신호 x(n)이 상기 스피커단을 거쳐 나올 때 스피커 자체의 영향으로 왜곡되어지는 x1(n) 신호를 추정하는 왜곡추정기;

상기 스피커단의 출력신호가 상기 마이크단에 입력되는 입력신호의 반향을 매 샘플마다 추정하여 그 반향 계수 w를 구하고, 상기 왜곡추정기에서 추정한 스피커 통과에 따른 왜곡 추정 신호 x1(n)과 컨벌루션한 반향 추정값 y1을 산출하는 적응 반향 추정기;

상기 마이크단으로부터의 입력신호 d(n)에서 상기 반향 추정값 y1을 뺀 신호를 에러신호 e(n)이라 할 때, 상기 마이크단 입력 신호 및 에러신호를 입력받아 소정 시간전의 마이크단 입력신호와 에러신호의 관계로부터 나머지 남아있는 반향(잔차 반향)에 대한 반향 추정기 계수 H를 산출하는 적응잔차반향추정기; 및

상기 에러신호 e(n)과 상기 적응잔차반향추정기의 적응 잔차 반향 추정기 계수 H를 컨벌루션하여 상기 마이크단으로부터 입력되는 신호 d(n)에서 반향이 제거된 전송신호 s(n)을 출력하는 적응잔차반향 감쇄기를 포함함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제1항에 있어서, 상기 왜곡 추정기는,

반향이 없는 공간에서 마이크와 스피커를 맞댄 상태에서 그 둘로부터 각각 입력 및 출력되는 신호의 관계를 소정의 알고리즘을 이용하여 필터계수로서 구하는 오프라인(off-line) 방식의 필터임을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제1항에 있어서, 상기 적응반향추정기는,

상기 왜곡추정기로부터 출력된 x1(n) 및 상기 에러신호 e(n)에 대해, 각각 1차 선형 예측하여 유사-화이트닝한 효과를 가지는 X(n) 및 E(n)을 산출하는 1차 선형 예측기;

상기 X(n) 및 E(n)의 상관정도를 구하는 상관정도 측정기;

상기 X(n) 및 E(n) 각각의 파워를 산출하는 파워 측정기;

상기 상관정도 측정기에서 구해진 상관정도 및 상기 파워 측정기에서 구해진 파워를 이용하여 시간에 따라 그 스텝 크기가 변화하는 가변 스텝 사이즈를 추정하는 가변 스텝 사이즈 추정기;

상기 가변 스텝 사이즈를 이용하여 적응 필터 계수 w를 산출하는 적응필터 갱신기;

상기 적응 필터 갱신기에서 산출한 적응 필터 계수 w를 저장하는 적응반향추정기 계수 저장부; 및

상기 적응반향추정기 계수 저장부로부터 w를 입력받아, 상기 왜곡추정기로부터 현재 입력되어 들어오는 x1(n)신호와 함께 유한 임펄스 응답 필터링(Finite Impulse Response Filtering; 이하 FIR 필터링)하여 마이크단에 입력되는 반향신호 추정값 y1을 산출하는 FIR 필터를 포함함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제3항에 있어서, 상기 1차 선형 예측기는,

시간 변수 n에 대해 아래의 수학식 1과 같이,

<수학식 1>

E(n)=e(n)-k*e(n-1)/b

X(n)=x(n)-k*x(n-1)/b

(여기서, k, b는 소정의 상수)

로 하여 1차 선형 근사화한 유사-화이트닝한 결과를 얻음을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제4항에 있어서, 상기 b는

16비트 정밀도를 가진 고정소수점 연산기를 사용할 때의 값인 2¹⁵, 즉 32768임을 특징으로 하는 반향제거장치.
제4항에 있어서, 상기 상관정도 측정기는,

0과 탭수(N)사이의 값인 인덱스 i에 대해 아래의 수학식 2와 같이

<수학식 2>

P_ex[i]=(a*P_ex[i]+(b-a)*E*X)/b

(여기서, a는 소정의 상수)

하여 E(n)과 X(n)의 상관정도 P_ex[i]를 산출함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제6항에 있어서, 상기 a는

32604임을 특징으로 하는 반향제거장치.
제7항에 있어서, 상기 파워 측정기는,

상기 1차 선형 근사화한 현 시점의 E(n) 및 X(n)을 이용한 아래의 수학식 3과 같이 하여

<수학식 3>

P_x=(a*P_x+(b-a)*X*X )/b

P_e=(a*P_e+(b-a)*E*E )/b

x 및 e 각각의 파워값 P_x및 P_e를 구함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제8항에 있어서, 상기 스텝 사이즈 추정기는,

아래의 수학식 4와 같이

<수학식 4>

하여 현 시점의 스텝 사이즈 u를 구함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제9항에 있어서, 상기 적응 필터 갱신기는,

아래의 수학식 5와 같이

<수학식 5>

(여기서, E(n),X(n) 은 E(n), X(n)의 시간 n에 해당되는 N 차원의 벡터)

하여 적응 필터 계수 w(n)을 산출함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제10항에 있어서, 상기 FIR 필터는,

상기 적응 반향 추정기 계수 저장부에 저장된 적응 필터 계수 w와 상기 스피커 신호 x를 컨벌루션하여 아래의 수학식 6과 같이

<수학식 6>

스피커에서 마이크로 입력되는 반향 추정 신호 y1을 산출함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응음향반향제거장치.
제1항에 있어서, 상기 적응잔차반향 추정기는,

상기 마이크단 입력신호 d(n) 및 d(n)에서 상기 1차 반향 추정값인 y1이 제거된 에러신호 e(n)에 대해 반향이 최대한 많이 포함된 신호로 간주하여 반향 제거할 입력신호 생성을 위한 제어입력 상수 C를 생성하는 제어입력상수 생성기;

상기 제어입력상수 생성기로부터 C를 입력받아 잔차반향 추정 계수를 구하기 위한 잔차포함 추정신호 z(n)을 산출하는 제어입력 산출기;

상기 입력신호를 유한 임펄스 응답 필터링(이하 FIR 필터링)하여 신호 y2를 출력하는 FIR 필터;

상기 과거 탭수를 M이라 할 때 M/2 시간전의 에러신호의 결과를 참조신호 r 로 하는 참조신호 산출기; 및

상기 참조신호 r에서 상기 y2를 감산한 값을, 화이트닝 및 가변 스텝사이즈-정규화 엘엠에스(WVS-NLMS)알고리즘에 적용하여 적응 잔차 반향 추정기 계수 H를 구하는 잔차 적응 계수 산출기를 포함함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응음향반향제거장치.
제12항에 있어서, 제어입력상수 C는,

안정성을 유지하기 위해 소정의 상수 c보다 작은 값을 가지도록 아래의 수학식 7과 같이,

<수학식 7>

C=min( c, (b*P_y)/P_e)

(여기서, b 및 c는 소정의 상수이고, min() 함수는 보다 작은 값을 도출하는 함수이며, P_y는 상기 적응반향추정기의 M개의 추정값 파워, P_e는 상기 적응반향추정기의 M개의 결과값을 각각 제곱하여 모두 더한 값이다.)

하여 구함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응음향반향제거장치.
제13항에 있어서, 상기 상수 c는,

상기 연산이 16비트 연산기에 의해 이뤄질 때, 2ⁿ⁶-1인 32767임을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응음향반향제거장치.
제14항에 있어서, 상기 상수 b는,

2¹⁵인 32768임을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응음향반향제거장치.
제13항에 있어서, 상기 제어입력 z(n)은,

남아있는 반향을 추정하기 위한 입력신호로서, 상기 제어입력 상수 C를 이용하여 아래의 수학식 8과 같이,

<수학식 8>

z(n)= (C*d(n)+(b-C)*e(n)/b

(여기서, b는 소정의 상수)

로 산출함을 특징으로하는 계층적 구조의 적응음향반향제거장치.
제12항에 있어서, 상기 y2는,

상기 FIR 필터의 채널 특성을 h(t)라 할 때, 제어입력신호 z와 필터 채널 특성 h를 컨벌루션하여 아래의 수학식 9와 같이

<수학식 9>

(여기서, b는 소정의 상수)

구함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응음향반향제거장치.
제12항에 있어서, 상기 WVS-NLMS 알고리즘은,

상기 제어 입력 신호 z를, 반향 제거할 입력신호로 하고, 상기 참조신호 r에서 상기 y2를 감산한 신호를 에러신호로 하여 그 입력신호 및 에러신호의 1차 선형 예측한 유사-화이트닝의 결과를 얻는 단계;

상기 입력신호 및 에러신호의 상관정도 및 각각의 파워를 측정하는 단계;

상기 상관정도 및 각각의 파워를 이용하여 상기 수학식 5와 같이 하여 현 시점의 스텝 사이즈를 추정하는 단계; 및

상기 수학식 6과 같이 하여 적응 잔차 반향 추정 계수 H를 구하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제12항에 있어서, 상기 적응잔차반향 감쇄기는,

상기 적응 잔차 반향 추정 계수 H와 상기 적응 반향 추정기를 거친 에러신호 e(n)을 이용하여 FIR 필터링하여 잔차 반향이 제거된 전송 신호 s(n)을 출력함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제18항에 있어서, 상기 전송 신호 s(n)은,

FIR 필터링에 의해 수학식 10에서와 같이

<수학식 10>

(여기서, b는 소정의 상수)

로 산출함을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.
제19항에 있어서, 상기 b는,

상기 FIR 필터 신호를 처리하는 연산기의 비트수를 n이라고 할 때, 2^n-1임을 특징으로 하는 계층적 구조의 적응반향제거장치.