노이즈 캔슬링(ANC) 이어폰의 원리부터 성능 비교, 원리, 성능, 튜닝까지 총정리, ANC 알고 쓰기

 

주변에 소음은 없애고 노래소리만 들리는 노이즈 캔슬링 이어폰 사용해 보셨나요?

몇 년 전부터 지하철, 버스등 대중교통에서 많이 보이며 저도 애용하고 있습니다.

친구들이 저보고 너무 오버한다고 하는데 저는 진짜 안락한 느낌이 들면서 몰입도가 높아집니다.

한번은 너무 몰입한 나머지 내릴 정거장 3개나 지나친 적도 있을 정도에요.

 

제가 사용하는 이어폰입니다 오래썻죠

 

이런 "액티브 노이즈 캔슬링(Active Noise Cancellation, ANC)"에 대해서 알고 쓰기 위한 포스팅 시작해 보겠습니다.

 

 

 

1. 노이즈 캔슬링 (Noise Cancellation)

 

소리가 너무 크거나 다양하면 시끄럽다는 생각을 주기 때문에 소리를 없애려는 시도는 오래전 부터 계속되어 왔습니다.

액티브 노이즈 캔슬링(ANC)은 파동의 위상 간섭 원리(Destructive Interference)을 이용하는 현상입니다.

파동의 주파수는 같지만 위상이 반대인 ‘역위상 음파(Anti-phase wave)’를 생성해 두 파동이 상쇄 간섭을 일으키도록 하여,

소음을 줄이는 기술입니다.

 

※ 전통적인 방식으로 패시브 노이즈 캔슬링(Passive Noise Cancellation, PNC)은 방음이라는 개념과 같아 오늘은 이야기 하지 않겠습니다.

 

노이즈 캔슬링

 

전문용어가 많아 사용자들에게는 매우 신기하게 들릴지 모르겠지만 주요 부품 구성은 단순합니다.

듣는 역할을 하는 마이크, 디지털 신호 처리장치(Digital Signal Processor, DSP), 역파동을 생성하는 스피커가 핵심부품입니다.

 

 

 

 

2. 노이즈 캔슬링의 방법

 

마이크로 주변소리를 접수하여 역파동을 생성하는데 이때 디지털로 처리해서 계산하는 시간이 필요합니다.

그래서 실시간으로 모든 소리를 처리해서 판단하면 효율이 떨어질 뿐 아니라,

오히려 새로운 소리가 만들어져 더 시끄럽게 들릴 수도 있습니다.

 

노이즈 캔슬링이 완벽하게 되지 않습니다

 

그래서 들리는 신호를 먼저 디지털 해석을 하여 반복적인 파동을 분석합니다.

반복적인 소음을 외부 마이크로 감지하고 미리 예측하여 상쇄음을 생성하는 방식이 피드포워드(Feedforward) 입니다.

 

피드 포워드 방식으로 신호 처리하는 방법

 

반대로, 귀 안쪽에 위치한 마이크로 전달된 소음을 분석하여 추가 상쇄음을 생성하는 피드백(Feedback)방식도 있습니다.

지금 엑티브 노이즈 캔슬링에서는 피드 포워드 방법이 대세이고 피드 포워드와 피드백을 함께 사용하기도 합니다.

피드 포워드 방식은 파동이 변화하는 순간은 차단이 안되 단점을 극복하려고 두 알고리즘을 합친 하이브리드 방법을 사용합니다.

하이브리드는 어느정도라면 변화하는 순간에도 조금은 반응합니다.

 

 

 

3. 노이즈 캔슬링의 한계

 

이런 전자 방식의 노이즈 캔슬링에는 여러가지 한계가 있습니다.

우선 낮은 소리인 저주파에는 강하지만 높은 소리인 고주파에 약하다는 것인데요.

고주파는 파장이 짧고 변화가 빠르기 때문에, 역위상 음파를 정확히 맞추는 것이 어렵습니다. 

특히 DSP의 처리 지연이나 마이크의 응답 시간 등으로 인해 상쇄 타이밍이 어긋날 수 있습니다.

 

고주파는 어렵습니다

 

 

그리고 갑작스러운 소리에는 대응하지 못합니다.

소리가 처음들리고 해석을 하고 다음 파장을 기다려야 하기 때문에 갑작스러운 소리나 규칙이 없는 소리에는 소용이 없습니다.

사람 말소리도 규칙이 없으니 방송이 틀어져 있다는 방식으로 주변 노이즈가 발생하면 해석을 못하는 경우가 많습니다.

고정된 환경에서는 비교적 괜찮을 수 있지만, 이동 중에는 자주 발생하는 문제입니다.

 

이런 노이즈는 없애기가 어렵습니다

 

이 외에도 알고리즘의 부정확함, 성능 같은 요소들이 작용하여 완전히 제거되지 않는 소음이 있습니다.

이런 것들이 웅웅하는 식으로 들리게 되고 사람에 따라 거슬리거나 심하면 어지러움을 호소하기도 합니다.

어지러움을 느끼는 분들은 노이즈 캔슬링 기능을 사용하기 어려울 수도 있습니다.

하지만 기술의 발전으로 이런 위화감도 점차적으로 없어져 지금은 많은 사람들이 사용하고 있습니다.

 

 

 

 

4. 노이즈 캔슬링의 주요 성능 인자

 

노이즈 캔슬링의 대략적인 기술 방법은 비슷비슷하지만 가격이나 성능이 매우 다릅니다.

물론 성능이 좋은 것이 가격도 비싸고, 성능이 나쁜 것은 가격은 그나마 저렴하여 고민되게 만드는데요.

조건을 하나 하나 살펴보겠습니다.

 

에어팟은 대표적인 고급 모델입니다.

 

• 해석 방식 : 피드 포워드 방식을 단일하게 사용하는 것과 피드 포워드 + 피드백을 합치는 방식이 있습니다.
  노이즈 캔슬링이 몇 초동안 소리를 듣고 분석하여 반복적인 노이즈를 찾고,
  이후 예측해 소리를 상쇄하는 방법이 피드 포워드(미래 반응) 방식입니다.
  변화량에 취약하다는 약점을 보완하고자 즉각적으로 반응하는 피드백 방식과 병용하는 방식을 개발하기도 합니다.
  이런 방식은 개발비용이 발생하기 때문에 고급스럽지만 고가가 됩니다.
  
  
• 마이크 : MEMS(Micro Electro Mechanical System) 기술을 사용합니다.
  소리의 진동을 잡아내고 신호 대비를 높여 노이즈를 구별하는 성능을 높이는 기구물을 핵심으로 하는 기술입니다.
  정밀한 튜닝과 노하우가 필요한 기술로 단일한 사용해도 노이즈 캔슬링이 가능합니다.
  하지만 듀얼구조등으로 노이즈를 잡고 성능이 좋은 부품을 이용하면 높은 수준의 깨끗한 음파 데이터를 얻을 수 있습니다

MEMS의 구조

 

• SoC(System On Chip) : 장치를 소형으로 만들다 보니 SoC가 필수시되는 상황입니다.
  노이즈 캔슬링 기능을 가진 이어폰 시장이 커지면서 해당기능을 탑재한 전용 Chip들이 나오고 있습니다.
  전용으로 개발된 SoC는 고성능 DSP 코어와 저전력 설계를 통해 마이크 입력을 빠르게 처리할 수 있도록 최적화됬습니다.
  하지만 개발비용이 높고, 제품별 튜닝이 필요하므로 제조사 입장에서는 반복 활용이 어렵다는 단점이 있습니다.
  통합형 SoC로 만들 수도 있지만 기능에 제한이 있을 수 있습니다.
  
  
• 스피커 : 노이즈를 상쇄하는 음파를 발생하는 스피커 장치야 말로 핵심이 될 것입니다.
  스피커는 크기와 성능이 거의 정비례하는 제품입니다. 크기가 크면 동시에 발생할 수 있는 주파수가 다양해집니다.
  일반 제품은 어느정도 자유롭지만 가격과 무게에 민감한 이어폰같은 경우에는 설계에 제한이 있습니다.

 

그 외 부품들 : 배터리, 터치, 방수여부, 블루투스 등등 그외에도 중요한 부품이 많습니다.

하나하나가 설계에 중요한 요소로 개발되기 방향에 따라 성능에 영향을 주기도 합니다.

이 것들은 연결하는 기구부도 정밀한 공차를 가지면 컨셉을 잘 구현하겠지만 일반 공차로는 한계가 발생합니다.

 

 

 

 

5. 노이즈 캔슬링을 동작시키는 알고리즘

 

기계적인 부분은 위와 같지만 가장 중요한 것은 알고리즘 논리체계와 튜닝이 아닌가 싶습니다.

알고리즘에 대해서 말하자면 먼저 수행해야 해야 되는 일이 꽤 다양한데요. 

좀 정리해 보겠습니다.

 

ANC가 하는 일

 

이런 수행 요소를 기반으로 아래와 같은 노이즈를 없애기 위한 여러가지 알고리즘이 존재합니다

사용되는 몇가지 알고리즘과 대표기능에 대해서 정리를 해 봤습니다.

 

• Adaptive Filter(적응형 필터) : 주변 소음 패턴을 실시간으로 학습하여 분석하고 상쇄합니다.
• Feedforward/Feedback : 제어 외부 vs 내부 마이크에서 수집된 정보를 비교해 노이즈를 처리합니다.
• NLMS, RLS, Kalman Filter : 소음에 적응하기 위한 해석시스템에 대한 수학적 최적화 알고리즘입니다. 
                              NLMS는 계산이 간단하고 빠르며 실시간 적응 필터에 자주 사용됩니다.
                              RLS는 더 정밀하지만 계산량이 많고 리소스를 많이 소모합니다.
                              Kalman Filter는 시스템의 상태를 예측하고 오차를 보정합니다. 예측 기반 소음 모델링에 강력합니다.
• Leakage Compensation : 센서를 통해서 이어폰의 착용상태에 따른 보정 방법을 제안합니다.
• Wind Noise Filtering : 바람 소리등 환경노이즈와 주변 소음을 구별하여 반응하는 방법을 제안합니다.
• Transparency Mode : 처리 마이크로 입수해서 상쇄음을 발생하기 까지의 과정에서 지연과 왜곡을 최소화합니다.
• 환경 적응 ANC (Adaptive ANC) : 소음을 기반으로 사용자의 위치(자동차, 기차, 사무실) 환경에 맞게 실시간 조정

 

이어폰 구성

 

 

 

6. 제품을 완성시키는 튜닝의 과정

 

다양한 하드웨어와 소프트 웨어의 구성이 끝났다면 튜닝에 들어갑니다.

튜닝이라는 것은 말그대로 전문업체의 노하우로 각 파라미터를 조정해 최적의 성능을 만들어내는 과정입니다.

초보 개발자나 일반인들은 이 튜닝을 경시할 수도 있지만 처음 구성되는 제품을 받아들면 어안이 벙벙할 정도로 엉망입니다.

그런데 튜닝이 완료되면서 인자 하나하나가 변하는 것을 보면서 마치 생명이 성장하는 듯한 과정을 보면 감동할 수 밖에 없습니다.

저도 그 맛에 개발한다고 할 수 있죠.

 

 

이런 튜닝은 하드웨어의 기계적 회로적 튜닝과 소프트웨어 파라미터 튜닝으로 나눌 수 있습니다.

 

• 기계적 튜닝 : 조립과정에서 보이는 각 부품별 엇갈림을 잡아나가는 과정입니다. 신체조건이 다른사람들이 착용해보거나 헐거울 때, 달릴 때, 뺄 때 등 실험하는 것처럼 여러가지 과정이 있을 수 있습니다.
• 회로적 튜닝 : 감도, 반응지연등을 파악합니다. 주로 저항값이나 C값등을 변경하여 미세한 환경변화에 적응합니다.
• 소프트웨어 튜닝 : 알고리즘의 파라미터를 변경하여 각종 환경에서 정상적으로 동작하도록 함

정말 중요한 것은 소프트웨어 파라미터 튜닝이라고 볼 수 있습니다.

대표적인 파라미터에는 소음 감지 임계값(Threshold), 반응 민감도(Sensitivity), 필터 길이(Filter Length), 업데이트 주기 등이 있으며, 제품에 따라 수십~수백 가지의 조합이 가능합니다.

각종 시험을 통해 최적의 값을 찾아 고정 값으로 개발하는 것이 좋지만 각 제품마다 다르게 조정하는 공정을 만들기도 합니다.

그리고 이중 일부 파라미터는 사용자에게 오픈하여 제공하고 스스로 취향에 맞도록 만들도록 합니다.

 

튜닝을 여러 단계에서 진행이 됩니다. 그중 일부를 알아보겠습니다.

 

1. 무향실 테스트 : 기본이 되는 데이터를 확보합니다. 중심값을 설정하는데 가장 큰 영향을 줍니다.
2. 인공 귀 착용 시뮬레이션 : 표준이 되는 형상의 귀에 착용하고 실험합니다.
3. 소음 유형별 테스트 : 백색소음, 엔진소리, 바람소리등 표준 환경에서 시험합니다.
4. 실환경 시험 : 지하철, 버스, 야외등에서 실사용하는데 실험실에서 환경을 모사하기도하고 직접가기도 합니다.
                        필드 테스트라고도 하고 중요한 시험입니다.
5. 응답성능 : 조정 인공적으로 몇가지 주파수, 성량, 박자등을 조합하여 실험합니다.
6. 사용자 피드백 : 반영 전문가, 비전문가를 포함하는 얼리 억세서등 여러사람을 초청해서 정성적, 감각적인 피드백을 받습니다.

 

튜닝 시험

 

이런 환경역시 표준이 있다기 보다는 각 업체의 노하우로 해야할 시험을 선택합니다.

저는 제가 개발할 때도 소비자 입장에서도 실환경 시험 - 필드 테스트를 중요하게 생각합니다.

비용이 든다는 이유로 이 과정을 생략하기도 하는 경우가 있는 것이 아쉬운 현실입니다.

 

 

 

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요즘 저가형 노이즈 캔슬링 이어폰이 많이 나왔습니다.

시장이 커지면서 데이터가 많아지고 좋은 알고리즘과 튜닝 방법이 나왔습니다.

저렴한 하드웨어를 커버하는 논리구조가 나온 덕분이죠.

그러나 저렴한 하드웨어를 알고리즘과 튜닝만으로 해결한다는 발상은 위험합니다.

조사도 안하고 제품을 구입했다가 자신과 맞지 않아 잘 사용하게 되지 않는 안타까운 경우이 있습니다.

하이퀄리티는 하드웨어와 소프트웨어가 만나서 이루어 집니다.
듣는 것은 감각의 영역인 만큼 자신에게 맞는 수준의 제품을 찾아서 사용하시는 것을 추천드립니다.

 

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