소음 제거는 어떻게 작동합니까?

소음(Noise) . 우리 주변에 있습니다. 우는 아기든, 에어컨의 윙윙거리는 소리든, 사무실 동료의 생기 넘치는 재잘거리는 소리든 상관없습니다. 일을 하거나 휴식을 즐길 수 있는 조용한 장소가 진정한 프리미엄 상품이 되고 있습니다. 노이즈(Noise) 캔슬링 기술은 젠을 일상으로 되돌리는 데 도움이 될 수 있습니다. 

문제는 노이즈 캔슬링이 어떻게 작동합니까? 소음 제거 장비를 구입할 때 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 기술의 원리를 살펴보겠습니다.

A (매우) 사운드의 기본 개요

소리는 어떤 형태의 물질을 파동처럼 이동하는 에너지입니다. 우리는 일반적으로 공기를 통해 전달되는 소리를 듣습니다. 

예를 들어, 기타 줄은 공기 중에서 진동하여 공기 분자를 두드리는 것입니다. 그 분자들은 이웃에 부딪히는 식입니다. 공기를 통해 이동하는 파도가 고막을 치면 기타(guitar) 현과 동일한 주파수로 이동합니다. 

뇌는 그 움직임을 전기 신호로 변환하여 소리로 인식합니다. 이것은 소리가 무엇인지에 대한 매우 간단한 설명이지만 소음 제거를 이해하기 위해 알아야 할 최소한의 정보입니다.

A ( 매우(Very) ) Anti-sound기본 개요(Basic Overview)

파동은 다른 속성을 가지고 있습니다. 파동이 전체 주기를 통과하는 빈도인 주파수가 있습니다. 

기타 줄을 다시 예로 들어보겠습니다. 주파수는 현이 한 번의 완전한 진동을 통해 얼마나 빨리 움직이는가입니다. 우리는 더 높은 주파수의 소리를 고음으로 인식합니다. 낮은 주파수 사운드는 더 베이스입니다. 주파수 외에도 파동에도 진폭이 있습니다. 그것이 파도의 정점의 높이입니다. 다음으로 파동에도 위상이 있습니다. 이것은 파도의 최고점과 최저점의 위치입니다.

진폭은 같지만 위상이 반대인 음파를 생성하면(상대가 다른 파동의 골이 있는 곳) 상쇄 간섭이 발생합니다. 두 파동은 본질적으로 서로를 상쇄합니다. 이것은 원래 사운드 자체만큼 노이즈 방지 생성기에 많은 에너지가 있어야 하는 대규모로 수행할 수 있습니다. 하지만 한 사람의 노이즈 캔슬링만 하고 싶다면 전원이 별로 필요하지 않은데, 바로 노이즈 캔슬링 헤드폰이 있습니다.

노이즈 캔슬링 헤드폰

노이즈 캔슬링 헤드폰은 놀라운 기술입니다. 헤드폰 외부에는 헤드폰 외부의 주변 소음을 샘플링하는 마이크가 있습니다. 이 소리는 수학적 알고리즘을 사용하여 온보드 전자 장치에 의해 분석됩니다. 각 헤드폰 제조업체에는 각기 다른 수준의 효과를 내는 자체 비밀 소스 알고리즘이 있습니다.

알고리즘은 사용자가 있는 곳의 주변 소음을 파괴적으로 간섭하는 데 필요한 소음 방지파를 계산하는 데 사용됩니다. 그런 다음 본질적으로 스피커의 일종인 변환기로 알려진 장치가 소음 방지파를 생성합니다.

최종 효과는 노이즈 캔슬링 기능을 켜면 갑자기 (거의) 고요함 속에 휩싸이게 된다는 것입니다. 이를 통해 오디오를 훨씬 더 충실하게 즐기거나 평화롭고 조용하게 즐길 수 있습니다.

능동 및 수동 소음(Noise) 제거

방금 설명한 프로세스는 일반적으로 제품 사양 시트에서 "능동 소음 제거" 또는 이와 유사한 것으로 언급됩니다. 혼란스럽게도(Confusingly) 일부 헤드폰에는 "수동적" 소음 제거 기능이 있다고 주장합니다.

이 두 가지 기능을 혼동하지 않는 것이 매우 중요합니다. 패시브 노이즈 캔슬링 같은 것은 실제로 없습니다. 이 용어가 실제로 의미하는 것은 주어진 헤드폰 쌍이 평범한 오래된 방음을 사용하여 소리를 차단하도록 설계되었다는 것입니다. 

이는 헤드폰의 재질과 디자인이 외부 소음으로부터 사용자를 어느 정도 차단한다는 것을 의미합니다. 그런 점에서 귀에 손가락을 대는 것도 '패시브 노이즈 캔슬링'이다.

훌륭한 차음성을 제공하는 헤드폰에 대해 할 말이 많지만 이를 노이즈 캔슬링에 연결하는 것은 약간의 마케팅 교활함입니다.

능동형 소음 제거(Active Noise Cancellation)한계(Limitations)

현재의(Current) 능동형 소음 제거 기술로는 소음을 완벽하게 차단할 수 없습니다. 지속적이고 예측 가능한 노이즈 소스와 관련하여 믿을 수 없을 정도로 잘 작동합니다. 제트 엔진, 에어컨의 윙윙거리는 소리 또는 냉장고 압축기를 생각해 보십시오 . (Think)현대(Modern) 의 능동형 소음 제거 기술은 이러한 유형의 소리를 완전히 제거하는 데 매우 탁월합니다.

반대로 갑자기 예측할 수 없는 소리는 훨씬 더 많은 문제를 야기합니다. 여기에는 일반적으로 시끄러운 인간의 대화, 유리 컵을 깨는 사람 또는 알고리즘이 분석할 시간이 없는 기타 소음이 포함됩니다. 즉, 더 빠른 프로세서와 더 정교한 알고리즘을 갖춘 새로운 최첨단 시스템도 이러한 유형의 소음을 처리하기 시작했습니다. 

이러한 특수 능동 소음 제거 기술의 흥미로운 예는 소총, 권총 및 기타 총기를 발사할 때 사용되는 전자 귀마개 형태입니다. 

이 귀마개는 일반 사격 귀마개와 마찬가지로 수동 차음 기능을 사용하여 모든 소리를 차단합니다. 그러나 상황 인식을 유지하기 위해 주변 소리를 통과하는 외부 마이크가 있습니다. 따라서 다른 사람과 쉽게 대화할 수 있습니다. 그러나 주변의 모든 소리의 최대 볼륨은 편안한 최대값 미만으로 유지됩니다. 

이러한 시스템은 종종 방향성 사운드를 제공하고 조용한 사운드를 증폭하는 동시에 총소리를 상쇄할 수 있습니다. 주류 소음 제거 헤드폰과 정확히 동일한 기술은 아니지만 밀접하게 관련되어 있습니다.

AI 기반 소음 제거

 상당히 새로운 개발은 인공 지능 기술을 적용하여 오디오 신호에서 원치 않는 노이즈를 제거하는 것입니다. 불행히도 이것은 아직 실시간으로 발생하지 않으므로 노이즈 캔슬링에 효과적이지 않습니다. 아주 잘하는 것은 마이크 신호에서 노이즈를 제거하는 것입니다.

예를 들어, 다른 사람에게 Skype 를 시도 하거나 시끄러운 환경에서 음성 녹음을 하려고 하면 상대방이 당신이 말하는 내용을 이해하기 어려울 수 있습니다. 인공 지능을 사용하여 해당 오디오 스트림을 분석하고 자신의 목소리를 제외한 모든 것을 제거할 수 있습니다. 

예를 들어 Nvidia의 RTX Voice 애플리케이션은 (RTX Voice)RTX 그래픽 카드 의 특수 딥 러닝 하드웨어를 사용하여 마이크 오디오를 처리합니다. 따라서 누군가 키보드로 타이핑을 하든, 바닥을 청소기로 청소하든, 건설 작업을 하든 청중은 그 어떤 것도 들을 수 없습니다. 여기에서 이 놀라운 기술의 데모를 볼 수 있습니다.

마이크에 대고 말하는 위치와 상대방이 소리를 듣는 사이에는 충분한 시간이 있기 때문에 AI가 일을 하도록 하기 때문에 실시간 제한에 문제가 없습니다. 아마도 기술 발전으로 이러한 매우 효과적인 AI 소음 제거 방법은 헤드폰 소음 제거의 한 형태로도 작동할 것입니다.

노이즈 캔슬링 마이크

헤드폰에서 나아가 대부분의 사람들에게 유사한 기술이 매우 유용할 수 있는 또 다른 장소, 특히 많은 사람들이 원격 작업에 의존하는 지금은 소음 제거 마이크입니다.

다시 한 번, 마케팅 언어에서 "노이즈 캔슬링"이라는 용어를 사용하더라도 이러한 마이크는 노이즈 소스를 방해하기 위해 노이즈 방지를 생성하지 않습니다. 대신, 그들은 소리를 전체적으로 취한 다음 동일한 종류의 소음 식별 알고리즘을 적용합니다. 전달하기 전에 입력 오디오 스트림에서 제거합니다.

이 ASUS 어댑터(ASUS adapter) 와 같은 인라인 AI 기반(AI-powered) 마이크 소음 제거 솔루션도 있습니다. USB 포트(USB) 에 연결하고 헤드셋을 연결하면 내부의 작은 전자 두뇌가 원치 않는 소음을 제거하고 수정처럼 맑은 목소리만 남게 됩니다.

침묵의 소리

현대 생활의 끊임없는 소음이 그것을 차단할 수 있을 때까지 얼마나 당신을 지치게 하는지 당신은 정말로 알아차리지 못합니다. 좋은 소음 제거 헤드폰을 끼고 있으면 낮은 수준의 불안을 날려 버리는 상쾌한 바람처럼 느껴질 수 있습니다. 

이제 소음 제거의 작동 방식을 알았으므로 선택한 소음 방지 키트에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 적절한 제품을 구입하면 침묵의 소리가 실제로 얻을 수 있는 최고의 음악이라는 것을 알게 될 것입니다.



About the author

저는 컴퓨터 전문가이며 2009년부터 사람들의 PC 사용을 돕고 있습니다. 제 기술에는 iphone, 소프트웨어, 가제트 등이 있습니다. 저도 지난 4년 동안 강사로 일하고 있습니다. 그 시간 동안 저는 사람들이 새로운 프로그램을 배우도록 돕는 방법과 전문적인 방식으로 장치를 사용하는 방법을 배웠습니다. 나는 모든 사람이 직장이나 학교에서 성공할 수 있도록 내 기술을 향상시키는 방법에 대한 팁을 제공하는 것을 즐깁니다.



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