행렬식 기반 generalized sidelobe canceller를 이용한 2 채널 음성 향상에 대한 연구

Abstract

다양한 잡음 신호로부터의 영향을 줄이는 것은 신호 처리분야에서 매우 중요한 요소이다. 그렇기 때문에 잡음 제거에 관한 연구는 예로부터 지금까지 활발히 연구되고 있다. 스펙트럼 차감법부터 시작하여 최근에는 딥러닝 기반 잡음제거 기술까지 많은 연구들이 있었고 이러한 연구들은 사용 특징 벡터, 마이크 수, 녹음 환경 등에 따라 분류할 수 있다. 그 중, 마이크 수는 단채널과 다채널 시스템으로 구분할 수 있는데 잡음의 공간적 정보를 활용할 수 있는 다채널 잡음 제거 기법이 일반적으로 월등한 성능을 보여주었다. 다채널 환경 중에서도 2채널 환경은 특별한 케이스로 볼 수 있는데 최근 들어 모바일이나 차량환경 등의 수요가 늘어남에 따라 2채널 잡음제거의 필요성도 높아졌다. 하지만 2채널에 특화된 기술보다는 아직까지는 넓은 범위의 다채널 개념에서의 연구가 많이 수행되고 있다. 이런 이유로, 본 학위논문에서는 2채널 잡음제거에 특화된 연구를 수행하고자 한다. 2채널 기반의 알고리즘은 상대적으로 계산량이나 또는 하드웨어 비용 낮지만 우수한 성능을 보여준다. 특히, 2채널 기반의 알고리즘은 모바일 또는 보청기 환경에 적용되며 공간적 특성을 활용하여 우수한 성능을 보여준다. 하지만 공간적 특성은 반향 환경에서 변화되기 때문에 잡음 제거 성능 하락의 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구들이 사용한 공간적 특성 외에 행렬식 기반의 통계적 특성을 이용하여 다양한 잡음 환경에서 강인한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 고정식 빔형성의 출력과 행렬식 기반 마스크를 곱한 후 공간적 특성인 차단 행렬을 통해 적응적으로 남아있는 잔여잡음을 제거한다. 시뮬레이션 환경 및 실제 환경에서 테스트한 결과 제안한 방법은 기존의 공간적 특성 기반 및 행렬식 기반 잡음제거 방법보다 우수한 성능을 보여주었다.