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다채널입력잡음제거 (BSS)

기존의 잡음제거 기술의 한계를 극복하기 위한 다채널 입력 잡음제거 기술은 단일 마이크로폰 신호로는 얻을 수 없는 마이크로폰 입력 신호간 차이를 이용하여 정적 잡음과 동적 잡음을 동시에 적응적으로 제거할 수 있는 기술입니다. 독립벡터분석 기반 다채널 잡음제거 기술은 기존의 TV/라디오 소리, 사람간 대화 등 다양한 종류의 잡음이 존재하는 실생활 환경에서 음성인식 인터페이스의 인식성능을 업그레이드 하는 데에 기여합니다.
핵심 알고리즘
독립벡터 분석(Independent Vector Analysis : IVA) 기술은 주파수 성분간 의존성을 고려한 확률 분포 모델을 사용하여 상호 공통 정보량을 최소화하는 학습 규칙을 유도해 냄으로써 주파수 성분 간의 순서 뒤바뀜 문제를 해결할 수 있어 알 수 없는 환경잡음으로부터 관심음성을 분리해 낼 수 있습니다.
IE soft - mask : IVA의 controllability가 존재하여 출력 신호에 대한 reliability가 증가하며 기존에 비해 interference를 추출하는 과정만 존재하고 target tracking 과정이 필요하지 않아 보다 간결한 알고리즘을 얻어낼 수 있습니다.
IVA는 여러 개의 관찰신호를 이용하여 같은 수의 독립적인 출력을 분리해주는 암묵음원분리 알고리즘으로서, 각각의 출력들 간의 상호 정보 의존성을 측정할 수 있는 비용함수를 최소화하는 방법으로 동작합니다. 이러한 비용함수에 대하여 분리행렬을 최적화하는 결과를 도출하면 두 출력 신호는 상호간의 통계적인 독립성이 최대화 됩니다. 특히, IVA는 사용하는 score function의 정의를 위해 음원의 사전 확률 정보를 multivariate super-Gaussian distribution으로 가정하여, 동일 음원 신호의 주파수 성분 간 고차원 의존성을 모델링하기 때문에 주파수 도메인 신호를 시간 도메인 신호로 복원 시킬 때 음원의 순서가 섞이며 발생하는 permutation 문제를 해결할 수 있으며 기존의 알고리즘보다 뛰어난 분리 성능을 보여줍니다.
기술 서비스
적용분야
*아이콘을 클릭하시면 자세한 기술 내용을 확인할 수 있습니다.