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--- 음향:signal_processor:noise_reduction [2024/03/10] – [AI 기반 노이즈 리덕션] 정승환
+++ 음향:signal_processor:noise_reduction [2025/06/07] (현재) – [dbx] 정승환
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 노이즈 리덕션은 첫번째로 소리 신호에 섞여있는 노이즈 성분을 분석하여 제거하는 시그널 프로세서를 말하는 경우가 있고, 두번째로는 돌비 노이즈 리덕션이나 dbx 노이즈 리덕션과 같은 저장된 매체의 노이즈 플로어를 낮추기 위한 특별한 녹음/재생 방법을 말하기도 한다. 또한, 세번째로 요즘에는 위의 둘과 작동 방식이 다른 AI 스펙트럴 기반의 노이즈 제거를 하는 시그널 프로세서도 새로 등장하고 있다.
-<WRAP info>노이즈 리덕션과 노이즈 게이트는 전혀 다른 시그널 프로세서입니다.</WRAP>
+>노이즈 리덕션과 노이즈 게이트는 전혀 다른 시그널 프로세서입니다.
+=====인코딩/디코딩 기반 방식=====
-=====Dolby Noise Reduction=====
+====Dolby====
-{{page>음향:dolby:dolby_noise_reduction&noheader}}
+{{page>dolby:dolby_noise_reduction&noheader}}
-=====dbx noise reduction=====
+====dbx====
-기존의 레코드판과 다르게 카세트 테이프의 경우는 다이나믹 레인지가 매우 작고, 고음역대의 Hiss 노이즈가 많았으므로, 이것을 해결하기 위해, 테이프에 미디어를 담을 때 특별한 처리를 하고, 재생 시에 다시 그 처리를 복구하는 것으로 위의 문제를 해결하였다.
+dbx 노이즈 리덕션 시스템은 카세트 테이프의 좁은 다이내믹 레인지와 고음역대 히스(Hiss) 노이즈 문제를 해결하기 위해 개발된 기술로, 신호를 녹음할 때 압축(컴프레션)하고 재생할 때 다시 확장(익스펜션)하는 ‘컴팬더(compander)’ 방식을 적극적으로 사용합니다.
-dbx의 경우는 컴팬더 방식을 적극적으로 이용한다.
+===주요 특징 및 방식===
+dbx는 신호 전체 대역에 대해 2:1 비율로 압축 후, 재생 시 1:2로 확장하는 완전 상보형(Complementary) 시스템입니다. 이로 인해 신호 대 잡음비(S/N)가 크게 향상되어, 최대 30dB 이상의 노이즈 저감 효과를 얻을 수 있습니다.
-  * dbx type-I : 카세트 테이프용 노이즈 리덕션
+dbx는 Dolby와 달리 특정 주파수 대역만 처리하는 것이 아니라, 전체 오디오 대역에 동일하게 적용되어 더욱 강력한 노이즈 감소가 가능합니다.
-  * dbx type-II : 카세트 테이프용 노이즈 리덕션
-  * dbx type-B : Dolby type-B와 호환
-[[https://en.wikipedia.org/wiki/Dbx_(noise_reduction)]]
+하지만, dbx로 녹음된 테이프는 반드시 dbx 디코더가 있는 기기에서 재생해야 정상적인 음질을 얻을 수 있습니다. 디코더 없이 재생하면 음질이 왜곡되고, 다이내믹스가 비정상적으로 들릴 수 있습니다.
-=====노이즈 프린트 방식=====
+===dbx 타입 구분===
-노이즈를 제거하고자 하는 소스에 노이즈만 있는 구간을 패턴으로 등록하여, 해당 패턴의 평균치를 파형에서 캔슬시키는 기법을 이용한다.
+  * dbx Type I: 고품질, 프로페셔널 오디오(릴 투 릴 등)용으로 설계되어, 넓은 대역폭과 낮은 왜곡을 지원합니다.
+  * dbx Type II: 카세트 테이프 등 소비자용 저가 매체에 맞춰 최적화된 버전입니다. 테이프의 한계에 맞춰 설계되어 있습니다.
+  * dbx Type B: Dolby Type-B와 호환성을 고려한 방식이나, 실제로는 널리 사용되지 않았습니다.
+----
+  *[[https://en.wikipedia.org/wiki/Dbx_(noise_reduction)]]
+=====노이즈 프로파일 방식=====
+노이즈를 제거하고자 하는 소스에 노이즈만 있는 구간을 노이즈 프로파일로 등록하여, 해당 프로파일의 공통 컨텐츠를 파형에서 캔슬시키는 기법을 이용한다.
 알고리즘 특성상 노이즈만 있는 구간을 Learn 하는 과정이 필요하다.
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 =====AI 방식=====
-AI 기반 노이즈 리덕션은 머신러닝기법을 통해 학습한 모든 노이즈에 대한 데이터베이스를 기반으로 파형을 스펙트럴 도메인에서 분석하여 노이즈 데이타베이스와 유사함 요소들만 골라내어 제거하는 알고리즘을 이용한다.
+AI 기반 노이즈 리덕션은 머신러닝기법을 통해 학습한 모든 노이즈에 대한 데이터베이스를 기반으로 파형을 스펙트럴 도메인에서 분석하여 노이즈 데이타베이스와 유사한 요소들만 골라내어 제거하는 알고리즘을 이용한다.
    * Clarity VX
    * GOYO
    * Spectralayers
-{{tag>노이즈리덕션}}
+{{tag>"노이즈"}}

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