서강대학교 기술이전 플랫폼

음향기기 외

마이크 울림 없는 선명한 소리, 스테레오 노이즈 제거 기술 개발

기술분야

음향 신호 처리

판매 유형

직접 판매

판매 상태

판매 중

거래방식

노하우

공동연구

라이센스

특허판매

AI 요약

스피커 사용 환경에서 발생하는 스테레오 에코 신호는 음성 통신 품질을 저하시키는 주요 원인입니다. 본 기술은 이러한 스테레오 노이즈를 효과적으로 제거하여 선명한 음성 신호를 제공하는 장치 및 방법을 제안합니다. 이전 및 현재 프레임의 Far-end 채널필터를 기반으로 추정 출력신호를 계산하고 이를 업데이트하여, 입력신호로부터 노이즈 신호를 정교하게 제거합니다. 이 기술은 스테레오 환경뿐만 아니라 모노 또는 3개 이상의 다중 노이즈 소스에도 적용 가능하여, 다양한 음향 환경에서 깨끗한 음성 전달을 가능하게 합니다. 통화 품질 향상, 컨퍼런스 시스템 등 폭넓은 분야에 활용될 수 있습니다.

기본 정보

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기술명
스테레오 노이즈 제거 장치 및 스테레오 노이즈 제거 방법
기관명
서강대학교산학협력단
대표 연구자	공동연구자
박형민	-
출원번호	등록번호
1020180100370	1020883750000
권리구분	출원일
특허	2018.08.27
중요 키워드
잡음 감소디지털 신호처리스피커 노이즈오디오 기술스마트 오디오노이즈 캔슬링음성 선명화화상회의 시스템에코 제거음향 에코캔슬링파엔드 채널필터음성신호 품질마이크 음성스테레오 노이즈 제거무선 이어폰음향기기인공지능

기술완성도 (TRL)

기본원리 파악

기본개념 정립

기능 및 개념 검증

연구실 환경 테스트

유사환경 테스트

파일럿 현장 테스트

상용모델 개발

실제 환경 테스트

사업화 상용운영

기본원리 파악

기본개념 정립

기능 및 개념 검증

연구실 환경 테스트

유사환경 테스트

파일럿 현장 테스트

상용모델 개발

실제 환경 테스트

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기술 소개

매도/매수 절차

기술이전 상담신청

연구자 미팅

기술이전 유형결정

계약서 작성 및 검토

계약 및 기술료 입금

문의처

서강대학교

담당자서강대학교산학협력단

이메일tlo@sogang.ac.kr

연락처02-3274-4863

보유 기술

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가격 협의

기존 음원 위치 탐지 기술은 반향 환경이나 음성 신호의 높은 상관도로 인해 정확도 저하와 시간 지연 파악에 어려움이 있었습니다. 본 기술은 음향 채널 필터 계수의 '성김(sparsity)' 특성을 다채널 최소 평균 제곱법에 적용하여 이 한계를 극복합니다. 이 방법은 음원에서 센서까지의 직접 경로 시간 지연을 더욱 정확하게 추정하며, 반향이 심한 환경에서도 안정적인 음원 위치 파악이 가능하도록 하여 탐지 정확도를 획기적으로 개선합니다.

다채널 최소 평균 제곱법반향 환경사물 인터넷성김 특성스마트 홈 보안

디지털신호 외

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가격 협의

본 발명은 음성 신호에서 화자의 호불호를 정확하게 검출하는 딥 빌리프 네트워크(DBN) 기반의 혁신적인 방법을 제시합니다. 기존 음성 분석 기술의 한계를 넘어, 음성 특징 정보의 학습 신뢰도를 극대화하여 더욱 정교한 감정 인식이 가능합니다. 학습 데이터를 통해 음성 특징을 추출하고 DBN으로 학습하여 DBN 데이터를 생성하며, 여기에 호불호 식별 정보를 추가합니다. 이후 테스트 음성 신호가 입력되면, 이를 분석하여 화자의 호불호 검출 결과를 신뢰성 높게 제공합니다. 본 기술은 음성 데이터 활용 분야의 신뢰도를 한 차원 높이는 데 기여합니다.

AI 신약 개발DBN감성 컴퓨팅감정 인식고객 감정 분석

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가격 협의

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AI 음성 기술계산량 감소널포머 기술노이즈 필터링독립 성분 분석

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기존 음성인식 시스템은 예측 불가능한 소음 환경에서 성능 저하를 겪는 문제가 있었습니다. 특히 DNN 기반 기술 또한 훈련 환경과 실제 환경 간의 불일치 시 정확도가 급락하는 한계가 존재했습니다. 본 기술은 DCICA(DOA Constrained Independent Component Analysis)를 DNN(Deep Neural Network) 기반 특징 향상 기술과 융합하여 이러한 문제점을 해결합니다. DCICA가 추출한 타겟 및 잡음 추정 신호를 DNN 학습에 활용함으로써, 다양한 소음 조건에서도 음성 신호의 특징을 적응적으로 강화하여 음성 인식 성능을 획기적으로 개선합니다. 이로써 예측 불가능한 실제 환경에서도 안정적이고 높은 정확도의 음성 인식을 실현할 수 있습니다.

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스테레오 음악에서 고품질 반주 추출은 오랜 과제였습니다. 본 발명은 스테레오 음악신호에서 노래 음성 신호를 정교하게 분리하고, 손실될 수 있는 하모닉 및 타악 신호를 재조합하여 원곡에 가까운 고품질의 반주 신호를 추출하는 혁신 기술을 제공합니다. 패닝 프로세싱과 메디안 필터링 기법을 활용하여 보컬 분리 정확도를 높였으며, 향상된 계산 속도로 모바일 환경에서도 즉각적인 반주 서비스 이용이 가능하도록 합니다. 이 기술은 가라오케, 멜로디 전사 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

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