Data-driven 기반의 단일 채널 잡음 및 반향의 통합 억제기

Abstract

본 논문에서는 data-driven 기반의 단일 채널 마이크 환경에서의 잡음 및 반향의 통합 제거에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 반향과 잡음의 각각에 대해 마이크의 입력 신호로부터 원래의 전력과 최소의 오차를 갖도록 하는 이득 표를 data-driven 방식으로 훈련 과정에서 구성한다. 각각 특성에 맞게 잘 선택된 두 개의 주요파라미터를 격자의 구성 좌표로 취한다. 이미 훈련 과정에서 구성된 이득 표를 이용하여 마이크 입력으로부터 반향과 잡음의 각각의 전력을 잘 추정한 뒤 두 전력을 결합하여 최종적으로 위너필터에 적용하여 잡음과 반향을 통합 제거한다. 다양한 잡음 환경에서의 실험 및 성능 평가, 열악한 주변 잡음 환경 및 반향의 효과적인 제거를 확인하기 위하여 시뮬레이션을 통하여 실험 공간을 구성하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다. 기존의 방법보다 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.