시간 지연 혼합 암묵 신호분리에서 초기치 설정과 후처리 방법을 적용한 잔여교차 성분 제거

Abstract

암묵 신호분리(blind source separation)를 위한 기존의 주파수 영역 ICA 알고리즘은 안정적인 수렴하는 특징을 가지고 있다. 그러나 각 주파수 빈(bin)마다 독립적인 분리 수행을 하므로 알고리즘이 수렴하기 전에 pre-saturation하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하고 초기치 설정을 이용하여 계산량을 줄이고 성능을 향상시킨 주파수영역 신호분리 알고리즘이 제안되었다. 또, 긴 잔향 시간을 갖는 환경에서의 주파수영역 신호분리는 각 채널에 잔여교차성분(residual cross-talk component)이 분리 후에도 존재하게 되어 분리 성능이 저하되는 단점이 있다. 이러한 잔여 교차 성분 제거를 위한 암묵 신호분리 후처리 알고리즘들이 제안되었다. 암묵 신호분리(blind source separation) 후처리 알고리즘으로 Normalized LMS(NLMS) 을 이용한 적응 필터가 사용되었다. 이것은 각 채널의 잔여교차성분과 함께 채널의 목표 신호의 정보 또한 손실을 주었다. 이러한 단점을 보완한 Wiener filter를 이용한 알고리즘이 제안되었는데, 이 방법은 Normalized LMS(NLMS) 방법보다 계산량이 적고 신호분리 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 초기치를 설정한 주파수영역 신호분리 알고리즘의 빠른 수렴 성능과 Wiener filter를 이용한 후처리로 신호분리 성능향상을 이용하여 잔향 환경에서의 새로운 암묵 신호분리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 암묵 신호분리 알고리즘이 기존의 방법들보다 잔향환경에서 암묵 신호분리 성능 향상과 빠른 수렴을 보임을 모의실험을 통해 확인하였다.; In this thesis, a new BSS algorithm using initial weights and postprocessing is proposed for reduction computational complexity and residual crosstalk components. The FDICA is stable when mixtures are separated, but pre-saturation may occur before the full iterations. In a long reverberation environment, then residual crosstalk components may still exist after separation, and the signal separation performance of the FDICA can be reduced. After estimating the delays obtained by eigen-decompostion of the mixing matrix's autocorrelation, they can be set as the initial weights of the FDICA. By removing the residual crosstalk during the initial weights setting, the convergence speed can be improved. Compared with the existing FDICA algorithms, the proposed BSS approach yields fast convergence and performance improvement, which are verified by the simulation results.