적응형 필터와 딥러닝: 신호처리의 고전과 최신 기술의 비교

1. 서론 적응형 필터(Adaptive Filter)는 입력 신호의 통계적 특성이 시간에 따라 변할 때, 스스로 그 구조를 조정해 신호를 추정하거나 잡음을 제거할 수 있는 실시간 신호처리 기법이다.

음성통신, 잡음 제거, 에코 캔슬링 등에서 오랜 기간 핵심적인 역할을 해왔다. 반면, 최근의 신호처리 흐름은 딥러닝(Deep Learning) 기반 모델로 급격히 이동하고 있다.

DNN, CNN, RNN, Transformer 기반의 오디오 모델들은 음성 향상, 분리, 분류, 복원 등 전통적 DSP 문제들을 새로운 방식으로 해결하고 있다. 이 문서에서는 적응형 필터의 이론과 구조, 대표 알고리즘, 그리고 딥러닝 기반 접근법과의 비교를 기술적 관점에서 정리한다. 2.

적응형 필터: 개념과 수학적 구조 2.1. 기본 구조 적응형 필터는 입력 신호 x(n)를 받아 실시간으로 필터 계수 w(n)를 조정하면서 원하는 출력 d(n)을 예측하려는 구조다.

목표는 출력 오차 e(n)=d(n)−y(n)를...