마이크로폰 어레이 음성 신호 처리 기술

　　인공지능이 일상에 깊이渗透함에 따라 음성 기술 발전이 주목받고 있습니다. 기존 근거리 음성 기술로는 사용자 요구를 충족시키기 어려우며, 더 먼 거리와 복잡한 환경에서의 음성 제어 수요가 증가하고 있습니다. 따라서 어레이 기술이 원거리 음성 기술의 핵심이 되었습니다.
　　마이크로폰 어레이의 인공지능적 의의:
　　공간 선택성: 전자식 스캐닝 어레이 등 공간 위치 추적 기술로 음원의 정확한 위치 파악 가능 → 고품질 음성 신호 획득.
　　다중 음원 추적: 이동 음원 포함 사용자 위치 기반 실시간 음성 향상 가능.
　　공간-시간-주파수 3차원 처리: 단일 마이크 대비 잡음 제거, 에코 억제, 잔향 감소, 음원 위치 추적, 음성 분리 성능 향상 → 복잡한 환경에서 고품질 음성 신호 확보.
　　기술적 난제:
　　기존 어레이 신호 처리 기술 적용 시 한계점:
　　1. 어레이 모델링
　　근거리 모델(1~3m)에서 음파는 평면파가 아닌 구면파로 전달 → 거리 차에 따른 진폭 감쇠 고려 필요.
　　2. 광대역 신호 처리
　　음성 신호는 캐리어 없는 광대역 신호 → 주파수 종속 위상 지연 발생 → 기존 협대역 기술 적용 불완전.
　　3. 비정상 신호 처리
　　음성은 비정상적 특성 → 단시간 주파수 영역 처리 필요(서브밴드 분할 후 협대역 처리).
　　4. 잔향
　　실내 반사/회절로 인한 다중 경로 간섭 → 음성 명료도 저하.
　　음원 위치 추적 기술:
　　근거리/원거리 모델: 2L²/λ 기준(L=어레이 구경, λ=파장)으로 모델 구분.
　　주요 기법:
　　- 전자식 스캐닝 어레이: 출력 전력 극대화 방향으로 음원 DOA 추정(단일 음원 한정).
　　- 초고분해능 스펙트럼 추정(MUSIC/ESPRIT): 공간 스펙트럼 피크로 다중 음원 방향 식별(원거리 모델 적합, 오차 민감).
　　- TDOA(도달 시간 차):
　　 a) GCC(일반화 상호상관) 또는 LMS 적응 필터링으로 지연 시간 추정
　　 b) 3+개 마이크로 공간 기하학적 위치 계산(MLE/최소 분산 등)
　　→ 정밀도 높고 실시간 성 우수(현재 상용화 주력 기술).
　　빔 형성 기술:
　　- CBF(기존 빔 형성): 지연-합산 방식으로 공간 필터링 → 특정 방향 신호 증폭.
　　- ABF(적응 빔 형성):
　　 · LCMV/MVDR: 주엽 이득 유지하며 잡음+간섭 전력 최소화(SINR 극대화).
　　 · GSLC: ANC 기반 잡음 제거(주/보조 채널 분리).
　　미래 전망:
　　화상 회의, 로봇, 차량 등 분야로 확대 → 음성·영상 기술 융합(음성 인식, 얼굴 인식, 음성 인식 결합)을 통한 인간 중심 AI 구현 가속화.