다채널 암묵음원분리 알고리즘의 블록온라인 실시간 구현

국문 초록 (Abstract)

다채널 암묵음원분리(Multichannel Blind Source Separation)는 다수의 음원이 혼재되어 있는 환경에서 마이크로폰에 수집된 신호만을 이용해 원 신호를 분리해내는 기술이다. 그 동안 암묵음원분리에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그 중 독립요소분석(Independent Component Analysis : ICA)는 음원이 통계적으로 독립이라는 사실만을 활용하여 주어진 신호를 분리한다. ICA를 이용한 암묵음원분리는 시간 영역과 주파수 영역에서 진행되어 왔다. 최근 실제 소음환경에서 백색화로 인한 분리성능을 개선하는 시간 영역 ICA 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 주파수 영역에서 정규화를 채택함으로써 백색화를 방지함과 동시에 높은 분리 성능과 빠른 수렴 속도를 제공한다. 그러나 여전히 음원과 센서 배치에 따른 인과성 문제를 지니고 있다. 이에 비해 주파수 영역 알고리즘은 이러한 음원-센서 배치의 문제가 발생하지 않으나 각 주파수마다 ICA를 적용하기 때문에 스펙트럼 뒤섞임과 크기 모호성 문제가 발생한다. 각각의 알고리즘은 모두 배치 모드에서 높은 분리 성능을 보여주었다. 이러한 결과들은 다채널 암묵음원분리 알고리즘이 통신 시스템 및 음성 인식의 전처리 단계로 활용이 가능하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 이들 알고리즘을 실시간 구현한다. 구현된 알고리즘은 온라인과 오프라인 블록으로 구성된 블록 온라인 방식을 이용하였다. 주파수 영역 알고리즘의 경우 느린 수렴 속도와 분리 필터 계산에 따른 입출력 지연 문제가 발생한다. 초기 단계의 수렴속도를 향상시키기 위해 상호 상관항을 정규화하고, 가변 스텝크기를 이용하였다. 또한 지연블록을 이용해 입출력 지연 문제를 해결하였다. 실험 결과 고정화자와 이동화자에 대해 실시간으로 변하는 음성의 통계적 특성을 비교적 정확하게 추정함을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

"Multichannel Blind Source Separation" is a technique that separates mixed signals into each original signal using only observed data in real environments. A variety of techniques have been proposed in this field. Among them, ICA(Independent Component Analysis) is the most popular one that uses the assumption each signals are statistically independent. BSS(Blind Source Separation) using ICA has been investigating in the time and frequency domains. Recently time domain algorithm that solves whitening effect and improves separation performance has been proposed. The proposed algorithm chooses the spectrum normalization in the frequency domain. However it still has the causality problem. In other hand, the frequency domain ICA algorithms do not require these constraints but suffer from the permutation of frequency spectrum and scaling ambiguity. All the algorithms show the reasonable performance in a batch process and can be utilized in the communication and ASR(Automatic Speech Recognizer) systems.
In this study, these algorithms are implemented in a real time. The implemented algorithms consist of on-line and off-line parts, so called, block on-line. In case of the frequency-domain ICA, the slow convergence speed and input-output delay problems occur. In order to improve the convergence speed at the entry state, the cross-correlation term normalization and variable- step-size control are employed. Furthermore, the input-output delay has been reduced by separating the current block of signals using the delayed separating filters. Experimental results using real-world recordings confirm the effectiveness of the proposed speed-up method for the frequency-domain ICA algorithm is applicable in real situations.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 = 1
• 1. 암묵음원분리의 개요 = 1
• 2. 현재까지 제안된 암묵음원분리 알고리즘 = 2
• 1). 주파수 영역 ICA = 2
• 2). 시간영역 ICA = 3
• 3. 다채널 암묵음원 분리 알고리즘의 실시간 구현 필요성 = 3
• 4. 논문 구성 = 4
• II. 이론적 배경 = 6
• 1. 다채널 암묵음원분리 문제 = 6
• 2. 독립 요소 분석 = 8
• 3. 정보량 최대화를 이용한 독립요소 분석 = 10
• 1). 엔트로피 = 10
• 2). 상호 정보량 = 11
• 3). 정보량 최대화 알고리즘 = 12
• 4. 콘볼루션 혼합에 대한 암묵음원분리 기법 = 14
• 1). 콘볼루션 혼합 문제 = 15
• 2). 주파수 영역에서 정규화 된 다채널 암묵음원분리 알고리즘 = 18
• 5. 주파수 영역 ICA = 23
• 1). 주파수 영역 ICA 개요 = 23
• 2). 주파수 뒤섞임 현상 해결 = 27
• 2-1). 원거리 모델 = 27
• 2-2). 근거리 모델 = 28
• 2-3). 공간 에일리어싱이 발생하지 않는 저주파 영역 = 31
• 2-4). 공간 에일리어싱이 발생하는 고주파 영역 = 32
• 3). 크기 조정 = 34
• 4). 순환 특성 제거 = 36
• 6. 정규화와 가변스텝크기를 이용한 수렴속도 개선 = 37
• 1). 정규화 알고리즘 = 37
• 2). 가변스텝크기 알고리즘 = 39
• III. 암묵음원분리 알고리즘의 블록온라인 실시간 구현 = 41
• 1. FNMBD 알고리즘의 블록 온라인 구현 = 41
• 2. 주파수 영역 ICA Blockwise Batch 입출력 지연 문제 = 44
• IV. 실험 결과 = 46
• 1. FNMBD 알고리즘의 블록온라인 구현 = 46
• 2. 주파수 영역 ICA 블록 온라인 구현 = 48
• V. 결론 = 52
• 참고문헌 = 53
• 영문초록 = 57