잡음의 제거는 음성을 인터페이스로 하는 기기들에 필수적이라고 할 수 있다. 실질적으로 통화 품질이나 음성 인식률은 음성 입력부의 주변에서 들어오는 원치 않는 가산성 잡음에 의해서 크게 열화된다. 본 논문에서는 기본적으로 두 개의 마이크로폰을 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. 마이크를 여러 개 사용했을 때의 장점은 방향 정보를 이용할 수 있다는 것인데 이는 사람 목소리, 음악 소리 등의 비정상성 잡음을 제거하는 데에 유용하다. 제안된 잡음제거 알고리즘은 위너필터에 기반 한다고 볼 수 있다. 위너필터에 의한 잡음제거를 위해서는 검출하고자 하는 음성과 제거하고자 하는 잡음의 주파수 응답이 동시에 추정 가능해야 한다. 이를 위해서 주파수 영역에서 스펙트럼 분류를 시행하여 위너필터 기반의 잡음제거에 필요한 정보를 얻는다. 제안된 알고리즘을 이용한 성능은 잘 알려진 프로스트 (Frost) 알고리즘 및 적응 모드 컨트롤러를 갖는 generalized sidelobe canceller (GSC)와 비교하였다. 성능의 지표로는 객관적 음질 평가의 방법 중에서 널리 쓰이고 있는 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 및 음성 인식률이 사용되었다.
이동하는 플랫폼에 탑재된 레이더는 주엽으로 수신되는 주엽 클러터 신호와 더불어 부엽에서 수신되는 고도 클러터에 의해서 표적 신호가 간섭을 받는다. 고도 클러터는 거리가 주엽 클러터에 비해 비교적 짧기 때문에 강한 신호로 레이더에 유입된다. 이러한 클러터는 레이더의 오보 확률을 높이는 주 원인으로 주엽 클러터와 고도 클러터 신호를 동시에 억제할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이동 플랫폼 레이더에서 발생하는 주엽 클러터와 고도 클러터 신호를 제거하기 위해서 2개의 펄스 제거기(pulse canceller) 구조를 사용하는 클러터 억제 방법을 제시한다. 펄스 제거기를 사용함에 따른 수신신호의 상관도를 분석하고 두 영역의 클러터를 억제하기 위해서 상관도가 고려된 staggered 펄스 제거기 구조를 보인다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 두 개의 주파수군에 형성된 고도 클러터와 주엽 클러터 성분들이 제안된 staggered 펄스 제거기를 통해 제거되는 것을 보인다.
In this paper we propose a new efficient generalized sidelobe canceller(GSC) algorithm, using the efficient frequency domain LMS algorithm, which has much less weights to update. We only update part of all the weights according to magnitude of each frequency bin. So, the new proposed GSC algorithm, which is called censored GSC(C-GSC), can greatly reduce the computational complexity.
This paper proposes a new GSC (Generalized Sidelobe Canceller) structure, called HLMS-GSC. Compared to Griffiths and Jim's GSC structure, the number of complex multiplication required is reduced to one half. The simulation results show that the minimum mean square errors and performance of nulling jammers by using HLMS-GSC are almost the same compared to Griffiths and Jim's GSC, although the complexity is reduced significantly. As a result, the proposed adaptive beamformer is good for real time implementation, since it has low complexity compared to previous GSC structures.
This paper propose a new GSC (Generalized Sidelobe Canceller) structure, called HFLMS-GSC. The number of complex multiplication required is reduced to one half compared to FLMS-GSC. The simulation results show that mean square error converging and jamming signal removing characteristics are almost the same compared to FLMS-GSC, although the complexity is reduced significantly. As a result, the proposed structure is good for real time implementation, since it has low complexity compared to previous GSC structures.
임의의 잡음 환경에서 신호 대 잡음비 (SNR; signal-to-noise ratio) 를 최대화하는 어레이 안테나 소자의 최적 가중치들은 안테나의 설계 구조와 안테나로 유입되는 표적 및 간섭 신호의 방향에 의해 결정된다. 신호 대 잡음비를 최대화시키는 방법을 이용한 기존의 부엽제거기법들은 고-전력 간섭 신호시 주 안테나의 부엽으로 수신된 간섭 신호가 매우 커서 주 안테나 수신 시스템을 포화시키므로 수신 신호 성분이 손실된다. 본 논문에서는 강한 간섭 신호에 의해 주 안테나 수신 시스템이 포화되는 것을 막기 위해 수신기 전단에서 강한 간섭 신호를 일차적으로 제거하는 적응 영 조정 기법(adaptive nulling)을 주 안테나에 적용한다. 또한, 제거할 간섭 신호를 충분히 획득하기 위해 간섭 신호 방향 적응 어레이 기법(adaptive array)을 보조 안테나에 적용한다. 제안한 부엽제거기법은 이 주/보조 안테나의 출력을 부엽제거기(SLC; sidelobe canceller)의 입력으로 사용한다. 적응 영 조정기와 적응 어레이의 결합으로 구성된 제안한 부엽제거기는 강한 간섭 신호에 의해 주 안테나 수신 시스템이 포화되는 것을 막음으로서 주어진 모의 실험 신호에 대해 기존의 부엽제거기들보다 부엽에서 평균 7 dB, 주빔 근처에서 약 20 dB 이상의 신호 대 잡음비를 개선하였다.
다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.
In this paper, an efficient target speech detection algorithm is proposed for the performance improvement of multi-input speech enhancement. Using the normalized cross correlation value between two selected channels, the proposed algorithm estimates the probabilistic distribution function of the value from the pure noise interval. Then, log-likelihoods are calculated with the function and the normalized cross correlation value to detect the target speech interval precisely. The detection results are applied to the generalized sidelobe canceller-based algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm significantly improves the speech recognition performance and the signal-to-noise ratios.
본 논문에서는 GSC(Generalized Sidelobe Canceller)를 기초로 새로운 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 일반적으로 여러개의 필터계수를 갖는 광대역 빔포밍에서는 그 필터길이가 커짐에 따라 많은 계산량을 필요로 하고 그 성능이 감소한다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 부밴드 필터구조를 이용함으로써 전밴드 필터구조에서보다 더 낮은 계산량과 그 pre-whitening 효과로 그 성능이 향상되었다. 부밴드 필터뱅크 구조에서 광대역 적응 빔포밍이 수행될 때 NLMS(Normalized Least Mean Squares) 적응 알고리즘을 이용하여 GSC의 수렴성능을 검증하였고, 각각의 부밴드 적응필터에서 MSE를 독립적으로 최소화시키는 적응 메카니즘을 사용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 제안한 부밴드 필터구조가 전밴드 구조에서보다 수렴성능이 더 우수함을 검증하였다.
Under the condition of a common narrowband target signal and interference signals from several directions, the linearly constrained minimum variance (LCMV) method using the generalized sidelobe canceller (GSC) for adaptive beamforming has been exploited successfully However, in the case of wideband signals, the length of the adaptive filter must be extended. As a result, the complexity of the beamformer increases, which makes real-time implementation difficult. In this paper, we improve the convergence characteristics of the adaptive filter using the transform domain normalized least mean square (NLMS) approach based on the subband GSC structure without the increase of complexity. Besides, the M-MAX algorithm, which is one of various selective coefficient updating methods, is employed in order to remarkably reduce the computational cost without decreasing the convergence quality. With the combination of these methods, we propose a computationally efficient wideband adaptive beamformer and verify its efficiency through a series of simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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