마이크 구조에 따른 빔포밍 성능 비교

Abstract

본 논문에서는 마이크 구조에 따라 성능을 비교하였다. 음원과 마이크 사이의 room impulse response 추정에 따른 영향을 줄이기 위해 room impulse response 를 직접 추정하지 않고, 단일 채널 기반의 minima-controlled recursive averaging(MCRA) 기법을 다중 채널로 확장하여 잡음 통계치를 추정하는 알고리즘을 사용했다. 최적의 마이크 구조를 찾기 위한 성능 평가는 객관적인 음질평가 방법인 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 통한 음성 평가를 실시하였다. 총 2 종류의 잡음환경 (white, babble)에 대해 신호대잡음비(SNR : signal-tonoiseratio) 5, 10, 15 dB 로 오염된 NTT database 에 대해 마이크 구조에 따른 성능을 비교해보았다.