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잡음 음성 신호에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 파워 스펙트럼 예측기;
SNR별 SNR 가중치를 사전에 획득 및 저장한 후, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR(Signal-to-Noise Ratio)를 계산하고 상기 SNR별 SNR 가중치로부터 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치를 획득하여 상기 SNR 가중치를 반영하는 위너 필터 함수를 설계하는 위너 필터 설계부; 및
상기 위너 필터 함수를 이용하여 상기 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 제거하는 위너 필터부를 구비하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치
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제1 항에 있어서, 상기 위너 필터 함수는
하기의 수학식에 따라 정의되는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치
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제1 항에 있어서, 상기 위너 필터 설계부는
상기 SNR별 SNR 가중치를 저장하는 SNR 코드북;
SNR별 최적의 SNR 가중치를 획득하여 상기 SNR 코드북을 구성하는 SNR 코드 구성부;
상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR를 계산하는 SNR 계산부; 및
상기 SNR 코드북을 검색하여, 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR을 획득한 후, 상기 획득된 SNR을 반영하는 상기 위너 필터 함수를 결정하는 위너 필터 함수 결정부를 구비하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치
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제3항에 있어서, 상기 SNR 코드 구성부는
SNR별 스펙트럼 왜곡치가 최소가 되는 SNR 가중치를 상기 최적의 SNR 가중치로 획득하며,
상기 스펙트럼 왜곡치는 하기의 수학식에 따라 정의되는 비용 함수인것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치
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제1항에 있어서, 상기 파워 스펙트럼 예측기는
상기 잡음 음성 신호를 FFT(Fast Fourier Transform)을 통해 주파수 영역의 신호로 변환한 후, 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치
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제1항에 있어서, 상기 위너 필터 설계부는
상기 위너 필터 함수를 IDCT(Inverse Discrete Cosine Transform)를 통해 시간 영역의 함수로 변환하여 출력하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 장치
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잡음 음성 신호에 대한 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 단계;
상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼으로부터 SNR(Signal-to-Noise Ratio)를 계산하고, 사전에 획득 및 저장된 SNR별 SNR 가중치로부터 상기 계산된 SNR에 대응되는 SNR 가중치를 획득하는 단계;
상기 SNR 가중치를 반영하는 위너 필터 함수를 설계하는 단계; 및
상기 위너 필터 함수를 이용하여 상기 잡음 음성 신호에 포함된 잡음 신호를 제거하는 단계를 구비하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법
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제7항에 있어서, 상기 위너 필터 함수는
하기의 수학식에 따라 정의되는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법
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제8항에 있어서, 상기 위너 필터 함수를 설계하는 단계는
상기 위너 필터 함수를 시간 영역의 함수로 변환하여, 상기 위너 필터 함수를 설계하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법
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삭제
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제7항에 있어서, 상기 SNR별 SNR 가중치는
SNR별로 스펙트럼 왜곡치가 최소가 되는 SNR 가중치이며,
상기 스펙트럼 왜곡치는 하기의 수학식에 따라 정의되는 비용 함수인것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법,
여기에서, J는 비용함수, k는 주파수 빈(bin) 인덱스이고, L은 주파수 빈 총 개수, 는 잡음 없는(clean) 음성의 스펙트럼, 는 입력 잡음 음성의 스펙트럼, 및 는 위너 필터 함수임
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제7항에 있어서, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 단계는
상기 잡음 음성 신호를 주파수 영역의 신호로 변환한 후, 상기 음성 파워 스펙트럼과 잡음 파워 스펙트럼을 예측하는 것을 특징으로 하는 VoIP 서비스를 위한 잡음 제거 방법
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