Overview: Active Noise Control/Cancelation & 노이즈 캔슬링 헤드폰

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Overview: Active Noise Control/Cancelation & 노이즈 캔슬링 헤드폰

Jay.P Morgan 2026. 4. 21. 09:58

1. Overview: Active Noise Control / Active Noise Cancelation

시끄러운 주변 환경, 기계 진동, 화상 회의 중 발생하는 관련 없는 대화 등 실생활에서 음질을 저하시키는 여러 가지 소음이 있습니다. 본 논문에서는 이러한 소음 문제를 해결할 수 있는 능동 소음 제어(ANC) 기술을 소개합니다. ANC는 이름에서 알 수 있듯이 능동적으로 소음을 제어하는 알고리즘입니다. ANC는 중첩 원리에 따라 2차 음원에서 "반소음" 파동을 발생시켜 1차 소음(원치 않는 소음)을 제거하는 소음 제어 기술입니다. 그림 1과 그림 2에서 간단한 개념을 확인할 수 있습니다. ANC 기술은 적응 신호 처리와 디지털 신호 처리(DSP)를 결합한 하드웨어 기반으로 구현됩니다. 향후 심층 연구에서는 2차 경로 효과, 인과 관계 조건, 음향 피드백 문제 등 몇 가지 문제점을 고려해야 합니다. 이러한 복잡하고 심도 있는 문제들은 향후 연구에서 더 자세히 다룰 수 있을 것입니다.

능동 소음 제어(ANC) 기술은 소음 제어 기술의 발전과 크기, 무게, 부피, 비용 측면에서의 잠재적 이점 덕분에 빠르게 발전하고 있으며, 특히 저주파수 대역의 소음 제어에 특화되어 있습니다. 기존의 음향 소음 제어 방식과는 달리, ANC는 차폐 장치, 방음벽, 소음기 등의 수동적인 방법을 사용하여 원치 않는 소음을 감쇠시킵니다. 이러한 수동 소음 제어 방식은 고주파수 대역에서 높은 감쇠율을 보이지만, 크기가 크고 비용이 많이 들며 저주파수 대역에서는 효과가 떨어집니다. 따라서 최근 ANC 음향 알고리즘 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 산업 및 상업 분야 모두에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

ANC는 자동차, 산업, 운송, 상업 등 다양한 분야에서 탁월한 소음 제어 성능을 바탕으로 널리 사용되고 있습니다. 다음은 ANC의 응용 분야에 대한 간략한 소개입니다.

A. 자동차:

자동차는 엔진, 배기가스, 에어컨, 도로 진동, 풍향, 기타 기계 장치 등 다양한 소음원을 발생시키며 주행합니다. 이러한 차량 내부 소음에 능동형 소음 제어(ANC) 기술을 적용하면 차량 내부 소음을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 더 나아가, 더욱 정교한 마이크/스피커 어레이 기술을 도입하면 특정 영역에서 저소음 줌 사운드 필드 제어가 가능하지만, 비용과 계산량이 증가합니다.

B. 산업:

자동차에 적용되는 ANC와 비교했을 때, 산업 분야의 ANC는 일반적으로 비교적 단순합니다. 이는 원치 않는 소음이 대부분 주기적이며, 무작위 소음보다 제어가 용이하기 때문입니다. 협대역 ANC는 팬, 환기 덕트, 발전기, 송풍기, 압축기, 펌프, 풍동, 소음 발생 공장 등에서 널리 사용됩니다. 특히 소음이 심한 공장에서는 작업 환경의 청력 손실 위험이 높은 근로자들을 위해 ANC를 적용함으로써 작업장 내 청력 손실을 줄이는 데 기여할 수 있다는 점에서 주목할 만합니다.

C. 교통:

ANC는 항공기, 선박, 요트, 헬리콥터, 스노모빌, 오토바이, 내연기관 기관차 등 다양한 운송 수단에서 발생하는 심각한 환경 소음 문제를 해결하는 데 효과적인 기술 중 하나입니다. 특히 교통 분야에서는 자유 음장 제어 환경에서 특정 영역의 소음을 억제해야 하므로 ANC 구현이 매우 까다롭습니다.

D. 상용(Commercial):

상용 제품에서 가장 주목할 만한 능동 소음 제어(ANC) 적용 사례로는 노이즈 캔슬링 헤드폰을 들 수 있습니다. 시끄러운 지하철 환경에서 노이즈 캔슬링 헤드폰을 사용하면 영화를 보거나 게임을 할 때 소음 없는 환경을 경험할 수 있어 더욱 쾌적한 사용 환경을 제공합니다.

1.1 ANC(Active Noise Contol) 시스템의 종류

ANC는 대상 주파수 범위에 따라 광대역 ANC와 협대역 ANC로 분류할 수 있습니다.

(1) 광대역 ANC는 주로 FxLMS(Filtered-x LMS) 알고리즘을 기반으로 하는 피드포워드, 피드백, 하이브리드 구조로 구분되며, 넓은 대역폭의 소음원을 처리할 수 있습니다.

(2) 협대역 ANC는 특정 기본 주파수와 그 고조파를 대상으로 합니다.

(3) 세 번째 유형의 ANC는 모달 매칭 방식을 기반으로 함

이러한 알고리즘에 대한 간략한 설명은 다음과 같습니다.

A. 광대역 능동 잡음 제어(ANC)

피드포워드, 피드백 및 하이브리드 구조의 ANC는 모두 FxLMS 알고리즘을 기반으로 합니다. 이 알고리즘은 두 개의 마이크(오류 및 기준)와 하나의 스피커(반잡음)를 사용하여 LMS(Last Mean Square) 알고리즘을 통해 최적의 잡음 제거 신호를 계산합니다. 그러나 기존의 LMS 알고리즘은 2차 경로 효과를 고려하기 위해 수정되어야 합니다. 알고리즘의 수렴을 보장하기 위해 오류 상관기의 입력은 2차 경로 추정값 S(z)로 필터링됩니다. 이 FxLMS 알고리즘은 ANC 응용 분야에서 2차 경로 효과를 보상하기 위한 방법으로 많은 문헌에서 권장됩니다. 아래 그림 3~5는 피드포워드, 피드백 및 하이브리드 ANC 시스템을 포함한 세 가지 기본 광대역 ANC 시스템의 구조를 보여줍니다.

B. 협대역 능동 소음 제어(ANC)

협대역 ANC와 광대역 ANC의 주요 차이점은 협대역 ANC는 인과성 제약을 고려하지 않고 주기적인 소음원에 적용할 수 있다는 점입니다. 또한, 기존의 협대역 ANC는 비음향 센서를 사용하여 소음원의 기본 주파수를 감지한 후, 적응 필터를 통해 소음 감소를 위한 역소음을 생성합니다. 다음은 단일 주파수 ANC와 다중 주파수 ANC에 대한 설명입니다.

산업 현장에서 엔진, 모터, 팬과 같은 소음원은 종종 고조파 진동 소음원과 함께 단일 주파수 파형을 발생시킵니다. 단일 주파수 ANC는 가속도계를 사용하여 진동의 기본 주파수 f₀를 얻은 후, 신호 발생기를 통해 사인파를 입력 신호로 생성합니다. 이 알고리즘은 그림 6과 같이 FxLMS 아키텍처를 채택합니다.

다중 주파수 ANC는 소음원이 여러 개의 단일 주파수 상황을 포함하는 경우에 적용됩니다. 개념 및 구조는 단일 주파수 ANC와 유사하며, 구조는 그림 7에 나타나 있습니다.

1.2 일반적인 Active Noise Control & Active Noise Cancellation 문제

A. Secondary Path Effect

그림 1의 피드포워드 구조의 ANC를 예로 들면, 오차 마이크의 노이즈 제어는 노이즈 소스가 기준 마이크에서 오차 마이크로폰으로 이어지는 1차 경로를 통과하는 결과입니다. 기준 마이크는 노이즈 소스를 수신하고, DSP 및 하드웨어 처리를 거쳐 역스피커를 통해 출력된 후, 최종적으로 오차 마이크에 도달합니다. 따라서 역노이즈를 생성할 때 역스피커와 오차 마이크 사이의 영향을 보상해야 합니다.

2차 경로의 영향은 이것뿐만이 아니며, 그림 8에 나타낸 바와 같이 디지털-아날로그(D/A) 변환기, 재구성 필터, 전력 증폭기, 스피커, 스피커에서 오차 마이크로폰으로 이어지는 음향 경로, 오차 마이크, 전치 증폭기, 안티앨리어싱 필터, 아날로그-디지털(A/D) 변환기 등을 포함합니다.

B. 인과성 조건/제약 조건

실시간 ANC 구현에서는 인과성 제약 조건 또한 고려해야 합니다. 그렇지 않으면 노이즈 제어 효과가 아무리 좋아도 무의미해집니다. 전기적 지연은 DSP 및 하드웨어 처리로 인한 지연 시간을 의미하고, 음향적 지연은 공간에서 소리가 전달될 때 발생하는 지연 시간을 의미합니다. 이 두 가지 지연 시간은 인과성 제약 조건을 평가하는 중요한 기준 요소입니다.

C. 음향 피드백 문제(Acoustic Feedback Problem) / 중화(Neutralization) / 피드백 효과(Feedback Effect)

음향 피드백 문제는 ANC 성능에 영향을 미치는 심각한 문제입니다. 안티 스피커가 적절한 방음 처리 없이 안티 노이즈를 오류 마이크로폰으로 송출하면, 이 안티 노이즈가 기준 마이크로폰으로도 전달되어 입력 신호를 오염시키고, 결과적으로 ANC 수렴을 방해하여 성능 저하를 초래합니다. 피드백 문제를 해결하는 가장 간단한 방법은 컨트롤러에 별도의 피드백 제거 또는 "중화" 필터를 사용하는 것입니다. 이는 음향 에코 제거(AEC)에 사용되는 것과 동일한 기술이며, 그림 9에서 확인할 수 있습니다.

1.3 최신 차량의 향상된 능동 소음 제어(ANC) 및 능동 소음 제거 기능

최신 차량에는 운전 경험을 향상시키기 위해 고급 능동 소음 제어(ANC) 기능이 탑재되고 있습니다. 이러한 향상된 기능에는 차량의 각 구역에 다른 소음 제어 설정을 적용하여 탑승자에게 맞춤형 편안함을 제공하는 멀티존 ANC가 포함됩니다. 또한, 적응형 ANC 시스템은 도로 표면이나 풍향과 같은 변화하는 소음 환경에 자동으로 적응하여 일관된 소음 감소 효과를 제공합니다. 또 다른 혁신은 인포테인먼트 시스템에 ANC를 통합하여 음악 재생 모드와 노이즈 캔슬링 모드 간 전환을 원활하게 할 수 있다는 점입니다. 이러한 기능은 전반적인 음향 환경을 개선할 뿐만 아니라 더욱 조용하고 쾌적한 주행 경험을 제공합니다.

1.4 능동형 소음 제어(ANC)의 실제 적용 분야 및 이점

ANC는 다양한 산업 분야에 걸쳐 상당한 이점을 제공하며 폭넓게 활용됩니다.

• 자동차 산업에서는 엔진 소음과 도로 소음을 줄여 탑승객의 편안함을 향상시킵니다.

• 산업 현장에서는 기계 및 장비 소음을 줄여 작업자의 청력을 보호하는 데 사용됩니다.

• 운송 분야에서는 항공기, 선박, 기차의 음향 환경을 개선하여 더욱 쾌적한 여행 경험을 제공합니다.

• 상용 제품에서는 노이즈 캔슬링 헤드폰과 같은 소비자 가전 제품에 ANC 기술이 널리 적용되어 시끄러운 환경에서도 사용자에게 평온한 청각 경험을 제공합니다.

ANC의 이점으로는 편안함, 건강, 생산성 향상뿐 아니라 제품 성능 및 사용자 만족도 향상 등이 있습니다.

1.5 주거 공간에서의 향상된 Active Noise Cancellation

스마트 홈 통합

능동형 소음 제어(ANC) 기술은 스마트 홈에서 점점 더 보편화되고 있습니다. ANC를 홈 자동화 시스템에 통합하면 교통 소음이나 시끄러운 이웃 소음으로 인한 공해를 줄일 수 있습니다.

부피를 최소화한 방음 효과

기존의 방음 방식은 두꺼운 자재를 필요로 하지만, ANC는 부피가 큰 차단막 없이 저주파 소음을 줄여주는 대안을 제시합니다. 따라서 공간이 제한된 현대식 아파트나 주택에 이상적입니다.

개인 맞춤형 조용한 공간

ANC를 사용하면 특정 공간에 조용한 공간을 만들어 다른 가족 구성원의 소음과 같은 외부 방해 없이 집중적인 업무나 휴식을 취할 수 있습니다.

에너지 효율성

ANC 시스템은 수동적인 차단막에 의존하지 않고 소음을 줄이는 데 중점을 두기 때문에 에너지와 자재 소비를 줄여 더욱 지속 가능하고 친환경적인 주거 환경을 조성하는 데 기여합니다.

1.6 Active Noise Contol 기술의 미래 발전 방향

AI 기반 소음 제어

인공지능(AI)이 ANC 시스템에 통합되어 소음 패턴을 더욱 정확하게 예측할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 환경 변화에 따라 소음 제거 기능을 실시간으로 최적화하여 더욱 효과적인 소음 제거가 가능해졌습니다.

웨어러블 ANC 기기

헤드폰을 넘어 목걸이나 팔찌와 같은 웨어러블 ANC 기기 개발이 연구되고 있습니다. 이러한 기기는 개인 맞춤형 소음 제거 기능을 제공하여 다양한 소음 환경에서 편안함을 유지할 수 있도록 도와줍니다.

가상 현실 및 증강 현실에서의 ANC 활용

가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 애플리케이션에 ANC 기술이 적용되어 외부 소음을 차단함으로써 몰입도를 높이고 전반적인 사용자 경험을 향상시키고 있습니다.

복잡한 환경에 최적화된 알고리즘 개발

공공장소와 같이 다양한 주파수의 소음원이 동시에 존재하는 복잡한 소음 환경에 대응할 수 있도록 ANC 알고리즘을 개선하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

1.7 결론

위에 소개를 통해 능동형 소음 제어(ANC)는 자동차, 산업, 운송 및 상업 분야에서 널리 사용되며 탁월한 소음 제어 성능을 보여준다는 것을 알 수 있었습니다. ANC는 유형에 따라 광대역 ANC와 협대역 ANC로 간단히 나눌 수 있으며, 적용 가능한 소음원과 시나리오가 다릅니다. 실시간 ANC 구현 시에는 2차 경로 효과, 인과성 제약, 음향 피드백 문제 등 여러 가지 중요한 고려 사항이 있습니다. 본 논문은 ANC의 응용 및 구현에 대한 간략한 설명으로, 음향 분야에 입문하는 독자들에게 도움이 되기를 바랍니다.

2. 기술 자료 - 고성능 디지털 ANC(액티브 노이즈 캔슬링) 솔루션

사회 발전과 급속한 도시화로 우리의 생활 환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 우리가 노출되는 소음 공해도 증가하고 있습니다. 우리가 사용하는 헤드폰 제품은 점점 더 고급스러워지고 있지만, 일반 이어폰이나 귀마개를 야외에서 사용할 경우 소음을 차단하기 위해 볼륨을 높이는 방법밖에 없으며, 이는 필연적으로 청력 손상을 초래할 수 있습니다. 이러한 문제에 대한 해결책으로 노이즈 캔슬링 헤드폰을 사용하는 것이 더 나은 선택입니다. 노이즈 캔슬링 헤드폰은 비행기, 기차, 지하철과 같은 시끄러운 환경에서 청력을 효과적으로 보호하면서 조용하게 음악을 즐길 수 있도록 해줍니다.

ANC(액티브 노이즈 캔슬링)의 기본 원리는 Ref Mic(기준 마이크)을 통해 주변 소음을 수집하고, 노이즈 캔슬링 시스템 회로를 통해 노이즈 캔슬링 MIC가 수신한 외부 환경 소음과 동일한 위상의 신호를 생성하여 소음을 상쇄하는 것입니다(그림 2-1 참조).

ANC(액티브 노이즈 캔슬링) 헤드폰의 장점은 저주파 소음을 효과적으로 제어하여 인체 건강에 미치는 소음의 영향을 줄여준다는 것입니다. 일반적으로 ANC 액티브 노이즈 캔슬링의 유효 주파수는 50Hz에서 2kHz 사이입니다. 2kHz를 초과하는 소음의 경우, 패시브 노이즈 캔슬링 방식, 이어폰 구조 설계, 방음 소재를 사용한 이어캡 등을 통해 노이즈 캔슬링 헤드폰도 충분한 소음 감소 효과를 얻을 수 있습니다. 액티브 노이즈 캔슬링은 저주파 소음 제거에만 집중하면 되므로 패시브 노이즈 캔슬링을 보완하는 역할을 합니다.

현재 ANC 액티브 노이즈 캔슬링 헤드폰에는 아날로그 방식과 디지털 방식 두 가지 주류 솔루션이 있습니다. 하지만 양산 과정에서 아날로그 노이즈 캔슬링 솔루션은 필터의 피드백단인 주변 RC 저항 및 커패시터 부품의 파라미터를 조정해야 합니다. RC 부품의 정밀도에 따라 최종 헤드폰의 노이즈 캔슬링 성능에 큰 차이가 발생하고 불량률이 매우 높습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기술 공인 대리점인 엑셀포인트의 기술 지원 부서 부팀장인 잭 야오 씨가 ADI의 디지털 액티브 노이즈 캔슬링 솔루션을 소개했습니다. 그는 일반 소비자용 액티브 노이즈 캔슬링(ANC) 헤드폰이 직면한 일관성, 전력 소비, 음질이라는 세 가지 문제를 이 솔루션이 모두 해결할 수 있다고 말했다.

그림 2-3에서 볼 수 있듯이, ADAU1787 프레임워크 다이어그램은 독특한 듀얼 코어 설계를 특징으로 합니다. FastDSP 코어는 능동형 노이즈 감소 필터 처리를 수행하고, SigmaDSP 코어는 노이즈 감소 처리 후 손실된 저주파수 대역을 보정하기 위한 EQ 후처리를 수행합니다.

하이브리드 능동형 노이즈 감소 솔루션은 피드포워드 루프용 2개, 피드백 루프용 2개, 총 4개의 능동형 노이즈 감소 마이크와 라인 입력 채널을 포함하여 최소 6개의 입력 채널이 필요합니다. ADAU1787은 4개의 ADC 입력 인터페이스와 4개의 디지털 마이크 입력을 제공하며, 이 입력들은 병렬 입력 방식이므로 단일 칩으로 하이브리드 노이즈 감소 헤드폰에 사용할 수 있습니다. 또한, ADAU1787은 2.3*2.8mm의 소형 BGA 패키지를 제공하며, 1.8V 전원 공급 시 전력 소비량은 약 6~7mW에 불과하여 전력 소비 및 칩 크기에 대한 요구 사항이 더욱 엄격한 TWS 헤드폰에 적합합니다.

능동 소음 감소(ANC) 헤드폰 설계 및 튜닝

고성능 능동 소음 감소(ANC) 헤드셋은 어떻게 설계할까요? Jack은 능동 소음 감소(ANC) 헤드셋의 설계 및 디버깅 단계를 자세히 소개했습니다.
먼저 MATLAB 시뮬레이션 모델을 구축해야 합니다. 그림 4는 ANC 시스템 프레임워크를 보여줍니다.

총 세 개의 계층이 점선으로 구분되어 있습니다. 최상위 계층은 기본 경로로, 기준 마이크(Ref Mic)에서 오류 마이크(Error Mic)까지의 음향 경로이며, 응답 함수는 P(Z)로 표시됩니다. 중간 계층은 아날로그 채널로, 보조 경로는 적응 필터 출력에서 반환된 잔차까지의 경로이며, DAC, 재구성 필터, 전력 증폭기, 스피커 재생, 재수집, 프리앰프, 안티앨리어싱 필터, ADC를 포함합니다. 최하위 계층은 디지털 경로로, 적응 필터는 수렴할 때까지 잔차를 줄이기 위해 필터 가중 계수를 지속적으로 조정합니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 FIR 필터와 LMS 알고리즘을 결합하여 적응 필터를 구현하는 것입니다. 그림 4를 단순화하면 그림 5를 얻을 수 있습니다.

여기서 적응 필터 출력과 S(z)를 통한 원하는 출력 비교 후 불안정성이 발생할 수 있습니다. 효과적인 방법은 FXLMS(Filtered-X LMS)인데, 이는 x(n)이 Sˆ(z)S^(z)를 통과한 후 LMS 모듈에 입력되도록 하여 적응 필터가 정상적으로 수렴하도록 하는 것입니다. 즉, 적응 필터의 가중 계수는 헤드폰의 1차 경로와 2차 경로에 의해 결정됩니다. 헤드폰의 1차 경로와 2차 경로는 비교적 안정적이므로 적응 필터의 가중 계수 또한 비교적 안정적입니다. 가변 스텝 크기 LMS를 사용하는 적응 필터를 적용한 시뮬레이션 결과는 그림 6에 나타나 있으며, 0~2kHz 범위에서 측정되었습니다.

두 번째 단계는 여러 장비를 사용하여 헤드폰의 음향 특성을 테스트하는 것입니다. 사용 가능한 오디오 장비로는 Audio Precision, Soundcheck 등이 있습니다. Head Acoustics의 IEC711 및 GRAS와 같은 인체 귀 시뮬레이션 장치도 중요한 부분입니다.

인체 귀 시뮬레이터는 헤드폰 특성을 측정할 때 사람의 귀 반응을 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 인공 귀에는 헤드폰을 착용했을 때 사람이 실제로 듣는 소리를 측정할 수 있는 매우 정확한 마이크가 내장되어 있습니다. 헤드폰의 수동 감쇠 특성을 측정하기 위해서는 스피커도 필요합니다. 헤드폰 캐비티의 음향 지표를 테스트하는 것은 ANC 필터 시뮬레이션 설계에서 매우 중요한 부분입니다.

마지막으로, 해당 필터 매개변수를 ADI Sigmastudio 그래픽 도구(그림 7)에서 Matlab 시뮬레이션 계수에 맞게 대체하고 조정해야 하며, 이 디버깅 부분은 헤드폰 음향 곡선 테스트를 통해 반복적으로 검증해야 합니다.

일반적으로 ANC 노이즈 캔슬링 헤드셋 시장은 큰 잠재력을 가지고 있으며, 디지털 칩을 사용하여 ANC 노이즈 캔슬링 처리를 구현하는 헤드셋은 미래 발전 방향이지만, 연구 개발에서 양산에 이르기까지 여전히 많은 과제가 남아 있습니다. 연구 개발 단계에서는 ID 설계, 전달 함수 측정, ANC 필터 시뮬레이션 및 디버깅 등이, 양산 단계에서는 자재 검사 관리, 완제품 생산 라인의 자동 게인 조정 시스템 등이 필요합니다. 현재 Shijian은 경험이 풍부한 IDH 전문가와 협력하여 고객을 지원하고 있으며, 이를 통해 고객 제품의 연구 개발 주기를 단축할 수 있습니다.

그림 8은 헤드 마운트형 ANC 헤드셋에 ADAU1787을 사용한 IDH 테스트 곡선을 보여줍니다.
최대 노이즈 감소 깊이는 -40dB이며, 50~2kHz 대역에서 평균 노이즈 감소 깊이는 -30dB 이상입니다.

Note: 본 문서의 Matlab 시뮬레이션 모델 알고리즘은 Kuo SM, Morgan D. Active Noise Control Systems: Algorithms and DSP Implementations[M]. John Wiley & Sons, Inc. 1996에서 참조되었습니다.

Reference address：Technical Articles—High-Performance Digital ANC Active Noise Cancellation Solution

참고: https://jazzhipster.com/brief-introduction-of-active-noise-control/

https://en.eeworld.com.cn/news/mndz/eic490435.html

Latest update time:2020-03-04