시스템 통합​

현대 음성통신에는 음향 반향 상쇄라는 핵심 기술이 있습니다. 이 기술은 오디오 처리에도 존재합니다. 마이크가 소리를 포착한 후 스피커가 소리를 포착하여 발생하는 간섭 에코 문제를 해결하기 위해 노력합니다. 이 기술은 온라인 회의에서의 음성 상호 작용의 명확성, 음성 통화의 음성 상호 작용의 명확성, 스마트 비서의 음성 상호 작용의 명확성을 보장하는 데 중요합니다. 핵심 원리와 적용 시나리오, 실제 배포 시 주의해야 할 핵심 사항을 공유하겠습니다.

음향 반향 제거의 핵심 원리는 무엇입니까?

음향 반향 제거의 핵심은 스피커에서 마이크까지의 반향 경로를 식별하여 이를 빼는 것입니다. 또 다른 점은 시스템이 스피커에서 재생되는 신호와 완전히 동기화되는 기준 신호를 생성한다는 것입니다. 또한 이 참조 신호는 적응형 필터에 의해 처리됩니다. 적응형 필터의 경우 매개변수를 지속적으로 조정하여 실내에서 에코가 전파되고 반사된 후 마이크에 포착되는 상황을 시뮬레이션합니다.

시스템은 마이크에 의해 실제로 수집된 혼합 신호에서 실시간으로 필터에 의해 시뮬레이션된 "예상 에코"를 뺍니다. 이 혼합 신호에는 가까운 사람의 음성과 먼 쪽의 에코가 포함되어 있습니다. 이상적인 상황에서는 감산 후 가까운 화자의 선명한 음성만 남게 되어 반향 제거가 달성됩니다. 이 프로세스는 사람이나 물체의 움직임과 같은 반향 경로의 가능한 변화에 대처하기 위해 역동적이고 연속적입니다.

이중 대화 시나리오에서 반향 제거가 더 어려운 이유는 무엇입니까?

듀얼 스피킹, 즉 두 당사자가 동시에 말하는 시나리오는 반향 제거 알고리즘에 대한 가장 가혹한 테스트입니다. 이때 직면한 문제는 마이크 신호에서 가까운 쪽 음성과 먼 쪽 에코가 완전히 혼합되어 중첩된다는 것입니다. 알고리즘은 사전 지식 없이 두 가지를 정확하게 분리해야 하며, 근단 음성을 에코의 일부로 잘못 간주하여 억제해서는 안 됩니다. 이것은 매우 중요합니다.

알고리즘이 느리게 수렴하거나 견고성이 부족한 경우 이중 대화 상황에서 두 가지 유형의 오류가 발생할 수 있습니다. 하나는 에코 제거가 충분히 완료되지 않고 잔류 에코가 여전히 상대방에게 다시 전송된다는 것입니다. 다른 하나는 과도한 억제로 인해 가까운 음성이 심각한 클리핑이나 품질 손상을 겪게 되어 간헐적으로 들리게 된다는 것입니다. 훌륭한 알고리즘을 사용하려면 에코 제거 강도와 근거리 음성 보호 간의 섬세한 균형이 필요합니다.

올바른 에코 제거 솔루션을 선택하는 방법

애플리케이션 시나리오, 성능 요구 사항 및 리소스 제약 조건을 포괄적으로 고려하여 솔루션을 선택해야 합니다. 임베디드 장치나 저가 가전제품의 경우 일반적으로 오디오 코덱 칩에 통합된 고정 알고리즘이 사용되는데, 이는 낮은 전력 소비와 제어 가능한 비용이라는 장점이 있습니다. 그러나 유연성과 성능 상한선도 상대적으로 고정되어 있습니다.

PC 소프트웨어, 고급 회의 시스템 및 클라우드 오디오 처리의 경우 소프트웨어 알고리즘 솔루션이 사용될 가능성이 더 높습니다. 이러한 솔루션은 더 복잡한 모델을 배포하고, 더 강력한 컴퓨팅 리소스를 사용하여 더 나은 성능을 달성하고, 업데이트를 통해 알고리즘 반복을 지원할 수 있습니다. 주요 평가 지표에는 반향 감쇠, 듀얼 토크 성능, 비선형 왜곡 처리, 시스템 지연 민감도가 포함됩니다.

에코 제거의 효과가 떨어지는 요인은 무엇입니까?

실제 배포 과정에는 다양한 요소가 있으며, 모두 최종 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 그 중 가장 먼저 언급할 요소는 음향환경이다. 공간이 너무 개방되어 있거나 반사가 강하면 복잡도가 높고 지연 시간이 긴 반향 현상이 발생하여 반향 경로 모델링이 어려워집니다. 둘째, 장비 자체에 존재하는 비선형 왜곡도 핵심 요소입니다. 스피커 볼륨이 너무 높거나 클리핑이 발생하거나 마이크에 과부하가 걸리면 신호는 더 이상 단순한 선형 관계를 유지하지 않습니다. 결과적으로 기존의 선형 적응 필터는 이를 효과적으로 처리하기가 어렵습니다.

시스템 지연은 또 다른 핵심 요소입니다. 스피커 재생부터 반향 제거 참조 채널 진입까지의 지연이 과도하거나 불안정할 경우 알고리즘이 신호를 정렬하는 데 문제가 발생하여 실패하게 됩니다. 궁극적으로 배경 잡음, 특히 지속적인 정상 상태 잡음은 필터 계수의 수렴을 방해할 수도 있으며, 이를 위해서는 잡음 감소 모듈과 함께 작업해야 합니다.

반향 제거와 소음 억제의 차이점은 무엇입니까?

흔히 오해되는 두 가지 모듈이 있는데, 목표가 다릅니다. 먼저 반향 제거 모듈에 대해 이야기해 보겠습니다. 그 목표는 매우 분명합니다. 구체적으로 무엇입니까? 먼 쪽에서 들어오는 소리 신호를 제거하고 이를 로컬 스피커를 통해 재생한 후 마이크로 입력하는 것입니다. 빼기 연산을 수행하려면 매우 명확한 기준 신호가 있어야 합니다. 좀 더 구체적으로 말하면 스피커 신호이고, 그것이 처리하는 대상은 결정론적 반향입니다.

그 목적은 키보드 소리, 에어컨 작동 소리, 거리 소음 등 마이크에 의해 수집되는 배경 환경 소음을 줄이거나 제거하는 것입니다. 이것이 소음 억제입니다. 실제 시스템에서는 일반적으로 이 두 가지 작업을 직렬로 사용하여 먼저 에코를 제거한 다음 노이즈 억제를 수행합니다. 이러한 소음에는 참조할 수 있는 신호가 없습니다. 연속성, 스펙트럼 형태 등 시간-주파수 영역에서 잡음과 음성의 특성을 기반으로 알고리즘을 추정하고 분리해야 합니다.

앞으로 반향 제거 기술의 발전 추세는 어떻게 되나요?

인공지능과의 통합은 향후 개발에서 더욱 긴밀해질 것입니다. 딥러닝을 기반으로 한 에코 제거 방법이 등장하고 있습니다. 복잡한 비선형 반향 경로를 더 잘 표현하고 극단적인 이중 대화 및 시끄러운 시나리오에서 더 강력한 견고성을 보여주는 모델링 기능이 있습니다. 이러한 모델은 음성과 반향을 구별하는 보다 정확한 기능을 학습하기 위해 대규모 데이터의 도움으로 훈련될 수 있습니다.

기술은 더욱 통합되고 시나리오 기반의 방향으로 나아가고 있습니다. 예를 들어 차량 내부, 개방형 사무실 공간 등 특정 음향 환경에 최적화된 통합 솔루션이 있습니다. 동시에 계산 복잡성의 최적화는 결코 멈추지 않았습니다. 목표는 임베디드 장치에서 클라우드 처리 성능을 달성하여 어디에서나 고화질의 반향 없는 음성 상호 작용이 존재할 수 있도록 하는 것입니다.

모든 사람이 실제 경험을 더 잘 교환할 수 있도록 일상적인 회의나 통화에서 직면하는 가장 어려운 사운드 상황은 무엇입니까? 제거하기 어려운 잔여 울림, 이중 통화 시 음성 클리핑, 배경 소음 간섭인가요? 댓글 영역에서 특정 상황과 문제를 공유하실 수 있습니다. 또한 여러분이 이 기사를 좋아하고 도움이 필요한 파트너와 공유할 수 있기를 바랍니다.