독립 성분 분석을 이용한 비선형 음향 반향 제거
Nonlinear Acoustic Echo Cancellation using Independent Component Analysis
- 주제(키워드) 음향 반향 제거 , 독립 성분 분석
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박형민
- 발행년도 2009
- 학위수여년월 2009. 8
- 학위명 석사
- 학과 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000045473
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
초록/요약
음향 반향 제거에 있어서 일반적으로 사용되는 최소 평균 제곱(least mean square; LMS)을 이용한 방법은 반향을 포함한 신호와 참조 신호간의 상관(correlation), 즉 2차 통계적 특성(2nd-order statistics)만을 제거하여 반향을 제거하는 방법이다. 그렇기 때문에 최소 평균 제곱 방법을 이용한 음향 반향 제거기는 동시통화 구간에서 적응 필터의 학습을 멈추지 않는다면, 잘못된 방향으로 학습할 수 있으며, 이는 음향 반향 제거의 기능을 잃어버리는 것이 된다. 동시통화 구간 검출은 음향 반향 제거에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 독립 성분 분석을 이용한 음향 반향 제거 방법에 대해 제안한다. 독립 성분 분석을 이용한 방법은 신호 간에 고차 통계적 특성(higher-order statistics)까지 고려하여 참조 신호와 서로 독립인 출력을 얻는 방법이다. 음향 반향 제거 상황에서 각각의 음원은 서로 독립된(independent) 신호라고 가정할 수 있으며, 제시된 방법이 신호 간 상관을 최소화하는 최소 평균 제곱을 이용한 방법보다 완벽한 접근이라 할 수 있다. 또한, 이 방법은 동시통화 구간에서도 학습 능력을 유지할 수 있으며, 동시통화 구간 검출기의 필요성이 없어짐으로서 계산량을 줄일 뿐만 아니라, 동시통화 구간에서 학습을 중지시키던 기존의 방법과는 달리 제안된 방법은 동시통화 구간에서도 지속적인 학습이 가능하다. 현재 음향 반향 제거 방법의 연구에서 신호의 비선형 왜곡까지 추정하여 제거하는 방법이 연구되고 있다. 독립 성분 분석을 이용한 방법 또한 최소 평균 제곱을 이용하던 기존의 비선형 반향 제거 방법에 적용하였으며, 좋은 성능을 나타내었다.
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