스타키보청기 Spectral iQ, 주파수이동기능을 기술적 관점에서 들여다 본다.

요즘 디지털 보청기에 많은 기능과 기술이 적용됩니다. 말소리 구분을 보다 개선시킬 수 있는 대응책으로 주파수 이동 기술을 적용시키는데, 현재까지 3 개 회사의 제품에 적용되고 있습니다. 앞서 와이덱스와 포낙보청기의 주파수 이동 기능에 대해서 소개해 드렸고, 오늘은 3 개 회사 중에서 가장 늦게 제품을 출시한 스타키 기술에 대해서 포스팅을 올립니다. 빨라서 좋을 것도 없지만, 스타키가 항상 늦습니다. 사진digitaltrends.com

제조사 : Starkey (스타키코리아)

기술명칭: "Spectral iQ"

적용모델: X110 (16채널), X90 (12채널), X70(8채널), Ignite 30(6채널), Ignite 20 (4채널)



Spectral iQ 출현 배경

 

주파수를 이동시키는 frequency lowering 방식이 적용된 제품들의 장점과 한계점을 이해하고 스타키에서는 새로운 테크놀로지 개발에 들어갔습니다. 주파수 이동 기능이 적용되는 주 대상 고객은 고주파수 청력손실이 심한 고심도 난청이 대상입니다. 기존의 주파수 이동기술을 적용하게 되면 자연스럽게 발생하는 왜곡과 주파수 한계를 최소화 하면서 고주파수에 해당되는 말소리들의 가청력을 회복시키고자 적용된 기술을 Spectral iQ 라 명명하였습니다.

 
 

Spectral iQ 원리

 

Spectral Feature Identification 이라는 테크닉을 사용하는데 우리말로 풀어보자면, ‘주파수 특성을 갖는 말소리 감지기술’  정도가 될 것 같습니다. 이는 보청기 마이크로폰에 입력되는 음향적인 입력에 대하여 실시간으로 모니터링을 하는 기술입니다.  

Spectral Feature Identification과정을 통해 고주파수 소리 정보의 음향적 특성을 확인(identifies)하고 분류화(classifies) 시키게 됩니다. 일단 고주파수 소리 정보가 감지되면, Spectral iQ는 이에 해당하는 고주파수 특징을 가청이 가능한 (고객이 들을 수 있는 주파수 범위로) 바로 아래 주파수 대역으로 복사 (replicate, translate) 하는 기술을 적용하게 됩니다.(다소 복잡한 부분을 쉽게 말로 풀어서 설명드림)

 

이러한 독특한 프로세스는 음향적인 입력을 아래 주파수로 단순하게 이동시키는 과정을 뛰어넘는 것입니다. 테크닉 처리과정에 있어서 발생하는 왜곡을 최소화 시키면서 동시에 새로운 말소리 특징을 실시간으로 재생하여 결과적으로 가청 단서들(audible cues)을 제시함으로써 말소리 변별 향상을 제공하게 됩니다.

 

 

예를 들면, /S/, /∫/ 와 같은 말소리 특징은 이 둘을 명확하게 구분할 수 있는 주파수적인 특성(spectral characteristics)을 갖고 있습니다. 광대역잡음 (broadband noise)은 전체 주파수 대역에서 균일하게 에너지 형태를 갖습니다. 반면에 고주파수에 해당하는 말소리나 고주파수대역에 해당하는 음악은 고주파수 대역에서만 피크치를 갖고 저주파수 대역에서는 상대적으로 낮은 에너지 형태를 갖고 있습니다. 이러한 주파수 요소간(고주파수와 저주파수)의 관계가 있기 때문에 처리과정에 있어서 정확하고, 즉각적인 확인 그리고 중요한 고주파수 정보를 변형시키는 것이 가능합니다.

위 그림은 Spectral iQ의 처리과정에 대한 도식한 이미지 입니다.

 

패널 A는 Spectral iQ의 영향을 받지 않은 상태의 모습으로 1번이 저주파수, 6번이 고주파수 대역을 설명하고 있습니다.

 

패널 B는 /s/ 와 같은 고주파수 대역에 속하는 말소리 구성요소를 새롭게 재생된 고주파수 말소리 단서를 통해서 얻어진 “확인(identification)” 상태를 보여주고 있습니다.

 

패널 C는 고주파수 말소리 요소들이 더 이상 존재하지 않는 경우에는 Spectral iQ는 비활성 상태로 됩니다. 그리고 Spectral Feature Identification이 아래 주파수 대역으로 이동시킬 만한 말소리 단서의 존재를 다시 감지하게 되면 Spectral iQ는 활성모드로 전환 됩니다.

 

 

위 그림은 단어의 중간과 말미에 ‘SH’, /∫ /가 들어가는 단어를 분석한 스펙트로그램으로 패널 A는 Spectral iQ를 적용하지 않은 상태를 분석한 것이며, 패널 B는 Spectral iQ를 적용하여 분석한 것입니다.  

 

그림에서 하얀 박스로 표시한 부분은 고주파수 대역에서 감지한 말소리 단서들을 아래 주파수 대역으로 복사/재현시킨 결과를 비교한 차이입니다.  

 

또 하나 주목할 만한 점은 그래프의 세로축을 보면 패널 A (Spectral iQ: OFF)와 패널 B (Spectral iQ: ON) 의 주파수 대역폭에 큰 변화가 없다는 점입니다. 기존 가청 주파수 대역폭에 큰 변화없이 아래 주파수에서 재현 / 생성을 가능하도록 알고리즘을 설계하여 왜곡과 주파수 한계를 최소화 하였기 때문입니다.