Convolutive 암묵신호분리방법에 기반한 음향반향 제거

Acoustic Echo Cancellation Based on Convolutive Blind Signal Separation Method

본 논문은 암묵신호분리방법을 이용한 음향반향 제거에 관한 것이다. 이 방법은 동시통화 중에도 반향제거 성능이 저하되지 않는다. 폐쇄된 반향환경에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 신호분리를 위해 분리계수를 직접 계산하지 않고 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하는 방식으로 이루어진다. 계수 갱신은 2차 통계적 성질을 기반으로 반복적인 계산에 의해 수행됨으로서 근단화자 신호를 추정해낸다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 이 방법을 사용한 음향반향제거기는 동시통화의 유무에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR 필터구조에 비해 PESQ가 0.6점 향상되는 것으로 나타났다.

This paper deals with acoustic echo cancellation using blind signal separation method. This method does not degrade the echo cancellation performance even during double-talk. In the closed echo environment, the mixing model of acoustic signals is multi-channel, so the convolutive blind signal separation method is applied and the mixing coefficients are calculated by using the feedback model without directly calculating the separation coefficients for signal separation. The coefficient update is performed by iterative calculations based on the second-order statistical properties, thus estimates the near-end speech. A number of simulations have been performed to verify the performance of the proposed blind signal separation method. The simulation results show that the acoustic echo canceller using this method operates safely regardless of the presence of double-talk, and the PESQ is improved by 0.6 point compared with the general adaptive FIR filter structure.