• 제목/요약/키워드: 마이크로폰 어레이

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Modified Subband CPSP를 이용한 음원 추적 시스템에 관한 연구

  • 오상헌;박규식
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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    • pp.139-142
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    • 1999
  • 본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.

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차량환경에서 음성인식 성능 향상을 위한 마이크로폰 어레이 빔형성 기법 (A Microphone Array Beamformer for the Performance Enhancement of Speech Recognizer in Car)

  • 한철희;강홍구;황영수;윤대희
    • 한국음향학회지
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    • 제24권7호
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    • pp.423-430
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    • 2005
  • 본 논문에서는 차량환경에서 잔향과 근접장 효과에 의해 발생하는 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 마이크로폰 어레이 빔형성 기법을 제안하였다. 온라인으로 추정하기 어려운 소스와 마이크간의 전달함수 대신 상대적으로 추정이 용이한 기준 마이크와 다른 마이크간의 상대전달함수를 조향 벡터로 이용함으로써, 원격장 모델의 조향 벡터를 이용한 빔형성기에 비해 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 준최적 빔형성 기법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 실제 차량에서 녹음된 음성 DB를 구축하고, 이를 이용하여 HTK를 통한 음성인식 실험을 수행하였다. 음성인식 실험 결과 원격장 모델을 이용한 방법보다 인식률이 최대 $15\%$까지 향상됨을 확인하였다.

마이크로폰 어레이를 이용한 드론의 비행경로 측정과 무향칼만필터를 이용한 성능 개선법에 대한 연구 (Flight Path Measurement of Drones Using Microphone Array and Performance Improvement Method Using Unscented Kalman Filter)

  • 이지원;고영주;김승균;최종수
    • 한국항공우주학회지
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    • 제46권12호
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    • pp.975-985
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    • 2018
  • 드론은 군사적 목적으로 개발이 시작되어 현재에는 물류, 통신, 농업, 재난, 방위, 미디어 등 많은 분야에 활용되고 있다. 드론의 사용범위가 넓어짐에 따라 드론이 악용되는 사례도 증가하고 있다. 드론이 비행할 때 발생하는 물리적 현상들을 이용하여 원치 않는 드론의 위치를 탐지하는 안티 드론 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 드론이 비행할 때 발생하는 음향신호를 이용하여 드론의 위치를 도래각으로 추정하였다. 또한 드론의 운동역학 모델을 무향 칼만 필터에 적용하여 마이크로폰 어레이 탐지 성능을 향상시켜 위치 추정의 오차를 저감하였다. 시뮬레이션을 통해 드론 탐지 성능을 예측하고 실험을 통해 증명하였다.

음향인텐시티 벡터를 통해 정확한 음원 위치 추정을 위한 딥러닝 적용 (Application of deep learning for accurate source localization using sound intensity vector)

  • 정일주;정인지;이승철
    • 한국음향학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.72-77
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    • 2024
  • 최근 여러 산업 분야에서 음원 위치 추정의 필요성이 커지고 있다. 기존 음원 위치 추정 방법들 중에서, 음향인텐시티 계측법은 작은 마이크로폰 어레이에서도 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 그러나, 높은 헬름홀츠 수에서의 위치 추정 오차 증가는 이 방법의 한계로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 헬름홀츠 수에 따른 인텐시티 편향 오차를 딥러닝을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정사면체 마이크로폰 어레이에서 헬름홀츠 수에 대해 측정된 음향인텐시티 벡터를 입력했을 때, 보상된 음향 인텐시티 벡터를 도출하는 밀집 층 기반의 딥러닝 모델을 적용하여 정확한 음원 위치의 추정을 가능케 한다. 본 연구의 제안 모델은, 0.1 < kd < 3.0의 모든 음원 방향에 대한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 검증하였다. 이를 통해, 딥러닝 기반 접근 방식은 음향 인텐시티 벡터 기반의 음원 추정법을 적용하는데 있어서 측정 주파수 범위를 확장하고 다양한 크기를 갖는 마이크로폰 어레이에 적용할 수 있음을 확인하였다.

실차시험을 이용한 팬터그래프의 소음기여도 분석 (Noise Contribution Analysis of Pantograph Using Real Train Experiment)

  • 오혁근;노희민;김준곤;박춘수
    • 한국철도학회논문집
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    • 제19권3호
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    • pp.271-279
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    • 2016
  • 팬터그래프의 공력소음은 열차가 고속으로 주행할 때 발생하는 소음의 주요한 원인이다. 본 연구에서는 팬터그래프에 의한 공력소음 기여도를 분석하기 위하여 차세대고속열차(HEMU-430X)를 이용하여 시험을 수행하였다. 실제차량에서의 팬터그래프에 의한 소음의 주파수 특성을 분석하기 위하여, 350km/h와 400km/h 주행 시 전체차량의 음장가시화를 144채널 마이크로폰 어레이를 이용하여 수행하였다. 음장가시화 분석결과 팬터그래프의 소음은 250~400Hz 대역의 저주파 소음이 주로 기여함을 확인하였다. 또한 팬터그래프의 소음 기여도를 분석하기 위하여 팬터그래프의 올림 및 내림 시 소음도 차이를 단일 마이크로폰 시험을 통하여 비교분석하였다. 단일 마이크로폰 시험을 통한 팬터그래프 소음의 주요 주파수 특성은 315~400Hz와 1000~1250Hz 대역임을 확인 하였으며 이는 기존의 연구 결과 및 음장가시화 결과와 잘 일치하였다.

마이크로폰 어레이를 위한 적응 모드 컨트롤러 (Adaptation Mode Controller for Adaptive Microphone Array System)

  • 정양원;강홍구;이충용;황영수;윤대희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권11C호
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    • pp.1573-1580
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    • 2004
  • 본 논문은 실제 환경에서 고품질 음성 신호 취득을 위해, 적응 마이크로폰 어레이 시스템을 위한 적응 모드 컨트롤러를 제안한다. 적응 어레이 알고리즘의 올바른 동작을 위하여, 제안된 적응 모드 컨트롤러는 시간 축의 정보뿐만 아니라 공간 축의 정보를 함께 사용한다. 제안된 적응 모드 컨트롤러는 초기화 단계와 수행 단계의 두 단계로 나뉘어 동작되는데, 초기화 단계에서는 음원 위치 추정 기술이 사용되며, 수행 단계는 신호의 상관 관계 특성에 의해 동작한다. 적응 어레이 알고리즘으로는 적응 차단 행렬을 이용한 Generalized Sidelobe Canceller가 사용되었다. 제안한 적응 모드 컨트롤러는 적응 차단 행렬이 수렴되지 않은 경우에도 사용 가능하며, 기존의 전력비 방법에 비해 안정적인 성능을 나타낸다. 본 논문은 제안한 시스템을 실제 환경에서 평가하였으며, 2m 거리에 위치한 화자에 대해 13dB SINR 향상을 얻었다.