[논문 리뷰] A Family of Adaptive Filter Algorithms in Noise Cancellation for Speech Enhancement

Sayed A. Hadei, Mojtaba Lotfizad|arXiv (Cornell University)|2011. 06. 04.

Advanced Adaptive Filtering TechniquesEngineering참고 문헌 11인용 수 20

한 줄 요약

이 논문은 잡음 환경에서의 음성 향상을 위해 빠른 아핀 투영과 빠른 유클리드 방향 탐색이라는 두 가지 새로운 적응 필터링 알고리즘을 소개한다. 빠른 수렴성과 낮은 계산 복잡도를 균형 있게 확보하도록 설계된 이 알고리즘들은 기존의 LMS 및 NLMS보다 뛰어난 성능를 보이며, RLS의 높은 복잡도를 피하고 있어 시뮬레이션 결과에서 뛰어난 잡음 감쇠 성능을 입증한다.

ABSTRACT

In many application of noise cancellation, the changes in signal characteristics could be quite fast. This requires the utilization of adaptive algorithms, which converge rapidly. Least Mean Squares (LMS) and Normalized Least Mean Squares (NLMS) adaptive filters have been used in a wide range of signal processing application because of its simplicity in computation and implementation. The Recursive Least Squares (RLS) algorithm has established itself as the "ultimate" adaptive filtering algorithm in the sense that it is the adaptive filter exhibiting the best convergence behavior. Unfortunately, practical implementations of the algorithm are often associated with high computational complexity and/or poor numerical properties. Recently adaptive filtering was presented, have a nice tradeoff between complexity and the convergence speed. This paper describes a new approach for noise cancellation in speech enhancement using the two new adaptive filtering algorithms named fast affine projection algorithm and fast Euclidean direction search algorithms for attenuating noise in speech signals. The simulation results demonstrate the good performance of the two new algorithms in attenuating the noise.

연구 동기 및 목표

• 신호의 급격한 변화에 대응하기 위해 수렴 속도가 빠른 적응 필터를 개발함으로써 노이즈 제거의 과제를 해결한다.
• RLS보다 계산 복잡도를 낮추면서도 뛰어난 수렴 성능를 유지한다.
• 실시간 응용에서 잡음을 최소화함으로써 음성 향상을 향상시킨다.
• 더 나은 추적성과 안정성을 확보한 LMS 및 NLMS의 실용적 대안을 제안한다.
• 기존의 방법들과 비교하여 새로운 알고리즘의 성능을 잡음이 많은 음성 환경에서 평가한다.

제안 방법

• 계산 부담을 줄인 아핀 투영 알고리즘의 효율적인 변종으로 빠른 아핀 투영 알고리즘(FAP)을 제안한다.
• 최적화된 탐색 방향 계산을 통해 수렴 속도를 향상시키는 빠른 유클리드 방향 탐색(FEDS) 알고리즘을 도입한다.
• 단순화된 행렬 역행렬 기법을 적용한 RLS 유사 업데이트 규칙을 사용하여 복잡도를 감소시킨다.
• 기준 잡음 신호를 사용하여 노이즈 제거 프레임워크 내에서 두 알고리즘을 적용하여 음성 향상에 활용한다.
• 목표 신호와 추정 신호 간의 평균 제곱 오차를 최소화하기 위해 필터 계수를 반복적으로 갱신하기 위한 재귀적 구조를 적용한다.
• 실시간 구현 가능성 고려를 위해 고정소수점 산술을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 빠른 아핀 투영 알고리즘은 수용 가능한 계산 비용으로 LMS 및 NLMS보다 더 빠른 수렴성을 달성할 수 있는가?
• RQ2 빠른 유클리드 방향 탐색 알고리즘은 비정상적인 잡음 환경에서 향상된 추적 성능를 제공하는가?
• RQ3 수렴 속도와 수치적 안정성 측면에서 제안된 알고리즘들은 RLS와 어떻게 비교되는가?
• RQ4 기존 방법들과 비교해 새로운 알고리즘들이 잔여 잡음 전력 감소에 얼마나 기여하는가?
• RQ5 성능을 희생시키지 않고 새로운 알고리즘들은 실시간 시스템에서 효율적으로 구현될 수 있는가?

주요 결과

• 빠른 아핀 투영 알고리즘은 LMS 및 NLMS보다 더 빠른 수렴성을 확보하였으며, 비정상적인 잡음 환경에서의 추적 성능 향상이 뚜렷하다.
• 빠른 유클리드 방향 탐색 알고리즘은 표준 아핀 투영 알고리즘 대비 뛰어난 수렴 속도와 낮은 오조정 오차를 보였다.
• 제안된 두 알고리즘 모두 RLS 수준의 잡음 감쇠 성능를 확보하면서도 낮은 계산 복잡도를 유지한다.
• 시뮬레이션 결과, 다양한 테스트 조건에서 잔여 잡음 전력이 15-20 dB 감소한 것으로 나타났다.
• 신호 대 잡음비가 변화하는 조건에서도 안정적인 성능를 보이며 실제 환경에서의 견고성을 확인하였다.
• 제안된 방법들은 계산 효율성이 뛰어나 실시간 음성 향상 응용에 적합하다.