교신저자：홍성화, 135-710 서울 강남구 일원동 50번지 성균관대학교 의과대학 이비인후과학교실
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서     론

   정상인들도 배경 잡음이 있는 경우 상대방의 말소리를 듣는데 어려움을 느끼며 언어 변별력이 떨어지게 된다. 그러나 내이의 감각기에 손상이 있는 감각신경성 난청자들은 청력 역치의 상승 뿐 아니라 역동 범위의 감소에 따른 누가 현상과 주파수 선별력의 감소로 인해 언어 변별력이 감소되어, 배경 잡음이 있는 경우 언어를 인지하는데 훨씬 더 많은 어려움을 느낀다. Plomp 등¹⁾은 감각신경성 난청자들은 언어 형태의 배경 잡음이 있는 경우 언어인지 능력이 저하되어 문장청취 역치가 난청 정도에 따라 2.5~7 dB 정도 상승한다고 하였다. Duquesnoy,²⁾ Festen,³⁾ Hygge 등⁴⁾의 많은 연구에서 주위에 한 명만이 말하고 있는 상황(a single talker)에서도 언어인지 능력이 정상인에 비하여 크게 떨어진다고 하였다. 최근 상용되고 있는 보청기는 소리 증폭 뿐 아니라 누가 현상을 극복하기 위하여 입력음의 크기에 따라 이득을 변화시키는 압축(비선형) 증폭 방식을 이용하고 있으며 최근에는 이러한 것들을 디지털 신호 처리를 통하여 조절할 수 있도록 하고 있다. 디지털 보청기가 소개되면서 기존의 아날로그 보청기에서는 불가능한 것으로 알려져 있는 배경 잡음의 선별적 제거나 감소를 통한 언어변별력 향상에 대한 연구가 진행되고 있지만 국내에서 배경 잡음이 있을 때의 언어인지 능력 저하에 대해서는 아직도 개발할 점이 많다.
   본 연구에서는 감각신경성 난청자에게 잡음을 주었을 때 언어인지에 미치는 영향을 알아보고, 배경 잡음 제거를 위한 알고리즘을 구현하여 잡음이 섞인 언어에 대한 변별력과 잡음이 섞인 어음에서 잡음을 제거하였을 때의 어음 변별력을 검사하여, 잡음 제거 알고리즘의 효과를 평가함으로써 디지털 보청기에서의 유용성에 대해 알아보고자 하였다.

재료 및 방법

실험 대상
   실험은 이경검사, 순음청력검사를 시행하여 감각신경성 난청자로 판명된 남자 16명, 여자 4명의 21귀를 대상으로 하였으며(환자 1명은 양측 감각신경성 난청이 있어 좌우측의 귀 각각을 모두 대상으로 하였음) 이들의 평균 연령은 59.5세(연령범위：28~79세)이었다. 난청의 종류는 500 Hz에서 2 kHz 사이 주파수를 삼분법으로 하였을 때 평균값이 26 dB HL에서 40 dB HL의 경도 난청이 7귀, 41 dB HL부터 55 dB HL의 중등도 난청이 10귀, 56 dB HL에서 70 dB HL의 중등고도 난청이 2귀, 71 dB HL에서 90 dB HL의 고도 난청이 2귀였으며 전체 대상자의 평균 역치는 47.8 dB HL(범위：30~87 dB HL)였다(Table 1).

어음청력검사
   잡음이 있을 때와 잡음을 제거한 후의 어음인지 능력을 알아보기 위하여 GSI 61 청력계(Grason-Stadler Inc.)를 이용하여, 각 세트당 8개의 2음절 단어들(spondee word) 중 50%를 맞출 수 있는 역치(SRT：speech reception threshold) 검사와 50개 단음절 중에서 맞춘 단어의 개수를 백분율로 나타내는 어음명료도검사(SDT：speech discrimination test)를 시행하였다.
   한국어에 대한 표준화된 어음표가 없어 비교적 널리 사용되고 있는 2세트의 2음절어와 4세트의 단음절 어음표 중 자모음 비율이 같은 3세트를 선택하였고,⁵⁾ 검사의 일관성을 위하여 연세대학교 교육 방송국에서 여성 아나운서의 목소리로 DAT(digital audio tape)에 녹음하였다. 녹음은 배경 잡음이 없는 상태, 백색 잡음을 이용한 배경 잡음이 ＋6, 0, -6 dB의 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio, SNR)를 갖는 상태, 그리고 배경 잡음이 있는 신호를 배경 잡음 제거 알고리즘으로 통과시키고 난 후의 상태 등 7가지 상황을 만들었다. 총 7단계의 검사를 실시하는 동안 검사 자료에 훈련되는 것을 방지하기 위해 어음표의 어순을 불규칙적으로 녹음하였다. 처음에는 배경잡음 없이 녹음된 어음을 들려주면서 주어진 2음절 단어 8개 중 50%를 맞출 수 있는 최소한의 음의 크기를 알아보는 어음청취 역치검사를 시행하여 역치를 구한 후 배경 잡음을 주면서 SNR이 ＋6, 0, -6 dB인 상태에서의 역치와 배경 잡음 제거 후의 역치를 구하였다. 전체 검사 대상 21귀 중에서 고도 난청 2귀, 중등고도 난청 1귀, 중등도 난청 1귀 및 경도 난청 1귀 등을 포함하여 총 7귀는 조용한 상태에서 50%(8개중 4개) 이하를 맞춰 어음청취 역치를 결정할 수 없었으며 잡음이 있는 상황에서도 같은 이유로 어음청취 역치검사를 실시하지 못하였다. 본 실험에서는 쾌청취 레벨(most comfortable level, MCL)에서 변별력을 검사하는 일반적인 언어청력검사와는 달리 증폭의 효과는 배제하고 잡음 제거 알고리즘만의 효과를 보기 위해서 검사어음의 강도(presentation level)를 60 dB HL로 하였으며,⁶⁾ 이를 TDH-50P 헤드폰을 통해 전달하여 어음명료도를 검사하였다. 또한 중등고도 난청자 및 고도 난청자 5귀는 60 dB HL에서 검사가 어려워 쾌청취 레벨에서 검사하였고 이는 피검자에 따라 다른 값을 보였다(5귀 각각에 대하여 MCL＝80, 90, 94, 75, 75 dB HL 이었음). 검사 중 대상자는 검사자와 45°방향으로 앉았으며 반응 방법은 대상자가 검사음을 듣고 따라서 말하도록 한 후 피검자가 발음한대로 검사자가 기록하는 방법을 이용하였다.

음질 향상 기법의 구현
   본 연구에 사용한 음질 향상 기법은 신호의 스펙트럼 포락선(spectral envelope)의 likelihood 함수를 최대화하여 잡음을 제거하는 maximum likelihood envelope(MLE) 추정 방법이다. 잡음 제거 알고리즘의 흐름은 시간 영역에서 보면 먼저 신호가 입력되면 음성 감지기(voice activity detector, VAD)에서 음성 신호의 유무를 판별하고 잡음을 추정하며 동시에 입력 신호는 인간의 청각 특성을 고려하여 4차의 Butterworth 필터를 이용한 임계 대역 통과 필터를 통과하면서 임계 대역율로 분할된다. 대역 분할된 신호로부터 각 대역에 해당하는 에너지를 계산하고 음성 감지기에서 내린 판단에 따라 대역 별로 계산된 이득을 가한 후 신호를 합성하여 출력시킨다(Fig. 1). 음성 감지기에서는 음성 신호의 유무 판별, 잡음 구간의 검출 및 추정을 위해 에너지 및 0 교차율 등을 이용한 방법⁷⁾과 신호의 통계적 특성을 이용하는 modified Roberts 알고리즘 방법⁸⁾을 이용하여 구현하였다.

결     과

배경 잡음이 없을 때의 어음청력검사
   배경 잡음이 없는 상황에서의 평균 어음청취역치(SRT)는 45.9 dB HL(SD＝±15.3)였다(Table 2).

잡음이 있을 때의 어음청취역치
   전체 대상자 중에서 주어진 8개의 2음절 단어 중 50%를 맞출 수 없었던 대상자 5귀를 제외하고 16귀를 검사하였다. SNR이 ＋6 dB인 경우에는 16귀에 대해 모두 역치를 구할 수가 있었으며 그 평균값은 같은 어음에 대해 조용한 상태에서의 역치보다 11.6 dB 상승하였고 SNR이 0 dB인 경우 11귀에서 역치를 구할 수가 있었고 조용한 상태의 역치보다 15.4 dB 상승하였다. SNR이 -6 dB인 경우에는 2귀에서 역치를 구할 수가 있었으며 조용할 때의 역치에 비해 21.1 dB 상승하였다(Table 2). SNR이 0 dB와 -6 dB인 경우 대상자의 일부(0 dB의 경우 5귀, -6 dB의 경우 14귀)는 검사에 사용한 잡음 자체가 불쾌할 정도로 크거나 잡음 때문에 어음을 들을 수 없다는 이유로 역치를 구할 수가 없었다.

잡음 제거 후의 어음청취역치
   잡음 제거 알고리즘을 이용해 잡음을 제거한 후에는 모두 16귀를 검사할 수 있었다. 잡음 제거 전후의 변화는 SNR이 ＋6 dB일 때 잡음이 있을 때에 비해 4.6 dB 역치가 낮아졌고, SNR이 0 dB일 때 4.2 dB, SNR이 -6 dB일 때 4.9 dB 역치를 낮출 수 있었다(Table 2, Fig. 2). 신호 대 잡음비가 0 dB와 -6 dB일 때 검사를 할 수 없었던 대상자는 잡음이 있을 때와 잡음을 제거한 후의 역치 변화에 대한 계산에 포함하지 않았다.
   잡음제거 알고리즘을 이용하여 음질향상을 한 후에는 원래 잡음이 없던 조용한 상태의 어음청취역치 45.9 dB HL과 비교하여 SNR이 ＋6 dB일 때 7.0 dB, 0 dB일 때 11.2 dB, 및 -6 dB일 때 16.2 dB 더 상승하였다.

배경 잡음이 없을 때의 어음명료도 검사
   배경 잡음이 없는 상황에서의 평균 어음명료도(SD)는 52.2%(SD＝±31.6)이었으며 21귀 모두에서 시행하였다(Table 3).

잡음이 있을 때의 어음명료도
   SNR이 ＋6 dB일 경우 조용할 때의 결과인 52%에 비해 24% 감소하여 평균 28%이었고, SNR이 0 dB일 경우 전체적으로 37% 감소하여 15%를 보였는데 이것은 대상자 중 0%를 보인 5귀를 포함한 결과이다. 그리고 -6 dB의 SNR의 상태에서는 조용할 때보다 어음명료도가 평균 2%로 50% 감소를 보였으며 이는 위와 마찬가지로 0%를 보인 15귀를 포함한 결과이다(Table 3). 이들 중 응답을 할 수 없었던 대상자들은 잡음이 시끄러워 말소리가 잘 안 들리거나 들려도 분별을 할 수 없는 경우였다.

잡음 제거 후의 어음명료도 
   잡음 제거 알고리즘을 이용해 잡음이 섞인 신호로부터 잡음을 제거한 후에는 어음명료도가 향상되었다. SNR이 ＋6 dB일 때 49%, SNR이 0 dB일 때 43%, SNR이 -6 dB일 때 31%이었으며 잡음이 있을 때의 평균점수와의 차이는 각각 21%, 28%, 29%로 향상된 수치를 보였다(Table 3, Fig. 3).

고     찰

   전음성 난청은 소리의 전달 체계에서 소리 에너지의 손실이 생기는 경우로 수술이나 약물 치료 등으로 소리 전달 체계를 개선시켜 주거나 선형 증폭만으로도 청력 장애를 극복할 수 있다. 그러나 내이의 감각기에 손상이 있는 감각 신경성 난청은 청력 역치의 상승 뿐 아니라 역동 범위(dynamic range)의 감소에 따른 누가 현상과 주파수 선별력의 감소로 인해 언어 변별력이 감소된다. 특히 주위 배경 잡음이 있는 경우에는 어음 변별력이 크게 떨어지게 되어 Palva 등⁹⁾은 신호 대 잡음비가 10 dB인 소음 속에서 정상인과 감각신경성 난청자를 대상으로 어음변별력 검사를 시행하였더니 감각신경성 난청자 군에서만 어음변별력이 감소하였다고 하였으며, Ross 등¹⁰⁾은 잡음의 강도가 증가할수록 감각신경성 난청자들이 언어인지에 어려움이 많다고 하였다. Plomp 등¹⁾은 검사 어음과 같은 강도를 갖는 지속적인 어음영역 스펙트럼의 잡음을 주면서 주어진 문장의 50%를 정확히 맞추는 어음 청취 역치(SRT)를 측정하였는데, 그 결과 경도 난청이 있는 사람은 정상인에 비하여 어음청취 역치가 약 2.5 dB 만큼 더 상승을 하고 중등도 또는 중등고도 난청이 있는 사람은 약 7 dB 만큼 더 상승한다고 하였다. 또한, 같은 어음 자료에 대해 SNR이 1 dB 변하면 역치 근처에서는 약 14~19%의 명료도 차이를 보인다는 것을 감안하면 위의 수치들은 충분히 언어 이해력에 지장을 줄 수 있다고 하여 배경 잡음 제거의 필요성을 강조하였다.
   본 실험 결과에 따르면 일반 사람들이 쉽게 접할 수 있는 정도의 소음 크기인 ±6 dB의 잡음이 있을 때에도 난청자들은 50%의 말을 감지할 수 있는 어음청취 역치가 11.6~21.1 dB 정도 상승하였고, 보통 회화 음역에 대한 어음명료도도 크게 감소하여 SNR이 6 dB인 경우 단음절 사이의 구분을 할 수 없는 정도였다. 본 연구에 선행하여 정상인과 비교하여 시행한 예비실험(pilot study)에서, 감각신경성 난청자들은 잡음이 있을 때 어음청취 역치가 상승하며 신호 대 잡음비가 증가할 수록 정상인에 비해 그 정도가 급격히 심해졌으며 또한 어음명료도도 급격한 감소를 보였다. 이는 정상인은 어느 정도 이상의 잡음이 주위에 있어도 언어인지 능력의 저하를 보이지 않지만 감각신경성 난청이 있는 경우 비교적 작은 잡음에도 언어인지 능력의 현격한 저하를 가져오게 됨을 의미한다. 이것은 청력 손실에 따른 역치 증가 외에도 역치보다 큰 소리에 대해서도 주파수 선별력의 감소 및 역동 범위의 감소에 의한 누가 현상 등 음 감지 자체에 변화가 생긴다는 감각신경성 난청의 병태 생리적 특성이라고 해석할 수 있다. Moore¹¹⁾는 45 dB 미만의 청력 손실을 보이는 경우에는 역치 상승에 의해 잡음 자체가 신호음에 대한 차폐 역할을 하여 언어인지 능력이 떨어지는 것이 가장 주요 원인이 되겠지만, 그 이상의 청력 손실을 보이는 경우에는 역치보다 큰 소리가 청신경계에 전달이 된다고 하더라도 주파수 선별력의 감소와 역동 범위의 감소에 따른 변별력 자체의 감소 등도 매우 중요한 원인이라고 하였다. 이러한 복합적인 이유로 난청자는 잡음이 있으면 대부분 소리를 듣기 싫어하게 되므로 잡음을 제거하는 과정이나 큰 소리를 압축해 주는 것은 청취할 조건을 위해 필수적이라 하겠다. 또한 Turner 등¹²⁾은 정상인과 편평형의 중등도 난청자를 대상으로 잡음을 들려주면서 파열음에 대한 감지 능력을 비교하는 실험에서 잡음 속에서 파열음을 감지하는데 필요한 SNR은 정상인과 난청자 사이에 차이가 없으나 어떤 정해진 인지력을 얻기 위해서는 난청인에서 정상인보다 더 높은 SNR이 필요하다고 하였으며, 난청자들이 정상인에 비해 잡음 하에서의 어음 인지력이 나쁜 이유는 잡음 속에서 어음 신호를 감지하는 능력이 감소되었기 때문이라기보다는 어음의 단서를 충분히 들을 수 있는 능력이 감소되었기 때문이라고 하였다.
   SNR을 높이기 위해 전통적으로 보청기를 양쪽 귀에 착용하거나, 저음역 증폭의 감소, 지향성 마이크, 다기억 보청기, 압축형 보청기, 다채널 압축형 보청기 등을 이용하여 왔으며 이들 방법이 일부 효과를 주기는 하였지만 아날로그의 제한성 때문에 만족할 만한 결과를 얻을 수 없었다. 최근에 디지털 신호 처리 기술을 도입한 일부 디지털 보청기는 아날로그 보청기에서는 시행할 수 없었던 잡음 제거 회로를 첨가하여 적극적으로 잡음 제거를 시도하고 있다. 배경 잡음 제거를 위해서 지금까지 많은 연구들이 이루어져왔는데, 잡음이 섞인 신호로부터 추정된 평균 잡음의 스펙트럼을 차감함으로써 원래 신호의 진폭이나 파워를 복원하는 스펙트럼 차감법, 필터 출력 신호와 얻고자 하는 신호간의 평균 자승 거리를 최소로 하도록 설계된 위너(Wiener) 필터를 사용하는 방법, 최적 추정법에 근거한 확률적인 모델링에 의한 음질 향상 방식, 인간의 청각 구조의 특성과 심리 음향 모델을 이용한 음질 향상 방식, 적응 필터를 적용한 음질 향상 기법, 잡음이 섞인 신호의 벡터 공간을 신호 부공간과 여직교 잡음 부공간(complementary orthogonal noise subspace)으로 분해하는 음질 향상 방식 등이 제안되었다. 하지만 이들 대부분은 대상 잡음 환경을 정적이라고 가정하고 정상적인 청각 기능을 가진 사람들을 대상으로 한 것으로 난청자에게 직접 적용하기에는 어려움이 있다고 하겠다. 본 연구에서는 음질을 향상시키기 위해 배경 잡음을 제거하는 방식으로 예비실험을 통하여 음질 향상 기법의 선호도가 가장 높았던 최적 추정법에 근거한 방식을 사용하였다. 이 방식에서는 각 주파수 밴드에 존재하는 잡음은 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에 잡음이 존재하는 경우 신호의 확률분포 함수를 모델링하여 최적의 값을 추정하게 된다.
   본 연구에서 잡음제거 알고리즘을 사용하여 잡음이 섞인 신호로부터 잡음을 제거한 후 다시 검사한 결과는 잡음을 제거하기 전의 결과와 비교하여 신호 대 잡음비가 ＋6 dB일 때는 4.6 dB, 신호 대 잡음비가 0 dB일 때는 4.2 dB, 그리고 신호 대 잡음비가 -6 dB일 때는 4.9 dB의 낮은 역치를 보였으며, 어음변별력은 각각의 신호 대 잡음비에서 21%, 28% 및 29%가 향상되었다. 정상인의 경우에서는 배경 잡음이 있을 때나 제거하였을 때나 명료도의 차이가 크지 않지만, 난청자들의 경우는 정상인에 비해 잡음이 어음을 인지하는데 더 크게 방해되기 때문에 난청을 보상하기 전에 신호 대 잡음비를 개선하는 것이 필요하리라 생각된다. 하지만 최적 추정법을 이용하더라도 잡음이 없는 상태에서의 어음명료도를 얻을 수 없어 보다 나은 잡음 제거를 위한 알고리즘의 개발이 필요하다고 하겠다.

결     론

   감각신경성 난청자들은 잡음이 있을 때 어음청취 역치가 상승하고 신호 대 잡음비가 증가할수록 그 정도가 더 커지며, 어음명료도도 어음청취 역치와 마찬가지로 신호 대 잡음비가 커짐에 따라 급격히 감소한다. 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 신호와 배경 잡음을 분리한 후 잡음은 제거하고 필요한 신호만 증폭하여 신호 대 잡음비를 향상시키면 배경 잡음이 있는 환경에서 감각신경성 난청자들의 청취 능력을 개선시킬 수 있다.

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