일반기술

측정된 잡음을 고려한 암묵 반향 제거 모델 및 그 유도 방법

본 발명은 잡음 하에서 암묵 반향 분리를 위한 한쪽 귀 및 양귀 처리의 독립 요소 분석 모델에 관한 것으로, 2차와 그 이상의 고차 통계적 특성을 고려할 수 있는 독립 성분 분석을 반향 제거 여파기 적응 알고리즘에 적용하여 잡음 하에서도 그 성능을 개선하는 기술에 관한 것이다. 기존의 독립 성분 분석을 이용한 반향 제거 여파기 적응 방법을 측정 잡음이 존재하는 실제적인 문제에 적용한 경우에는 수렴 속도가 느리며, 학습 결과의 신호 품질도 떨어지게 된다.이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에서는 마이크로폰을 한 개 사용하는 즉, 한쪽 귀 처리를 모방하는 구조와, 마이크로폰을 두 개 사용하는 즉, 양귀 처리를 모방하는 구조에서 각각 측정 잡음이 존재하는 경우에 암묵 반향 분리 성능을 높이기 위한 독립 성분 분석 모델들이 각각 제시된다.본 발명에서 제시된, 측정 잡음이 존재하는 경우의 암묵 반향 제거를 위한 독립 성분 분석 모델들을 이용하면 기존의 반향 제거 여파기 적응 방법과 비교해서 수렴 속도, 학습 결과의 신호 품질에서 개선된 성능을 얻을 수 있다.암묵 반향 제거를 실제 환경에서 활용 가능하게 하기 위해서, 암묵 최소 제곱 비용함수를 주파수 영역에서 정의하고 측정 잡음을 고려하는 몇 가지 반향 제거 모델과 학습 법칙을 제안했다. 암묵 반향 제거를 수행하는 방법에서, 암묵 최소 제곱 비용함수를 주파수 영역에서 간단히 정의함으로써 다양한 구조에서 학습 법칙을 유도하기 용이하며, 실제 환경에서 필연적으로 발생하는 측정 잡음을 고려한 반향 제거 모델을 제시함으로써 실제적인 문제에서 활용 가능하다.