본 연구에서는 256(16$\times$16)개의 마이크로폰 정방형 배열에 의한 음향 홀로그래피 시스템을 제작하고, FFT에 의한 음향 홀로그래피법 알고리즘을 이용한 음원 위치 추정에 관하여 기술한다. 본 연구에서 설계한 측정 시스템은 방사된 음들을 동시 수음함으로서 실시간 데이터 처리가 가능하다. 또한 환경 잡음이 존재하는 실음장에서도 계측시간을 단축함과 동시에 고분해능으로 안정하게 음원의 위치를 추정할 수 있다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 SYSNOISE에 의한 음장해석과 음향 홀로그래피 알고리즘을 이용하여 마이크로폰 간격 및 측정면 크기, 측정거리의 최적 조건을 구한 후 실음장 측정 실험에 적용하였다. 수치 시뮬레이션과 무향실에서 실험 데이터에 의해 음원 위치를 추정한 결과 유사한 결과를 얻었다.
본 연구에서는 원격 화상회의 시스템 등에서 Camera를 자동적으로 제어하기 위해 화자의 음성신호를 4개의 마이크로폰 배열(Microphone Array)로 수음하여 그 신호에 의해 화자의 위치를 추정한다. 마이크로폰으로 수음한 음성신호의 TDE(Time Delay Estimation)를 계산할 때 그 연산량을 감소시키기 위해 AMDF 알고리즘을 사용한다. 각 마이크로폰 출력신호에 대해 AMDF 알고리즘으로 시간지연을 구하고 DOA(Direction of Arrival)를 계산한다. 그리고 다시 공간 기하계산을 통해 공간내 화자의 위치를 추정한다. 시험 신호로써 음성신호 '아'음을 사용한 수치 시뮬레이션과 반사음이 존재하는 일반 강의실에서 아나운서가 발성하는 음을 사용하여 AMDF 알고리즘을 이용한 화자위치 추정의 정확도를 조사하였다.
본 연구는 국악기 방사특성을 고려하여 다양한 마이크로폰의 설치 각도와 거리를 설정하여 국악기소리를 녹음한 후 녹음된 데이터를 주파수 스펙트럼과 반복청취를 통하여 음색특징을 분석, 가장 적합한 마이크로폰의 위치 및 녹음위치를 도출하였다. 본 연구의 실험은 대중음악에 사용되어지는 근접 마이크로폰 테크닉을 위한 실험이며 대중음악 녹음 스튜디오에서 이루어 졌다. 이 연구는 녹음 시 가장 적합한 마이크로폰의 위치 제시와 함께 다양한 위치에서 나타나는 음색의 차이를 설명하였다. 연구의 결과는 아름다운 우리 국악기 소리를 정확하게 표현하고 다양한 음색을 표현하기 위한 국악기 근접 마이크로폰 테크닉스로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 64(8$\times$8) 개의 마이크로폰 정방 배열에 의한 음장 가시화 시스템을 설계하고 , FFT 알고리즘과 원거리 음향 홀로그래피법 알고리즘을 이용한 음원 위치 추정에 관하여 기술한다. 본 연구에서 설계한 측정 시스템은 방사된 음들을 동시에 수음할수 있으며 실시간 데이터 처리가 가능하다. 또한 짧은 계측시간과 고분해능으로 실음장에서 안정하게 음원의 위치를 추정할 수 있다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 잉하여 마이크로폰 간격 및 측정면의 최적 조건을 구한 후 실음장 측정 실험에 적용하였다. 시뮬레이션 데이터와 실험 데이터를 비교.분석한 결과 타당성을 검증할 수 있었다.
최근 원격 회의 시스템에서 마이크로폰 어레이를 이용한 음원 위치 추정 및 음질 향상 기술이 연구되고 있다. 이러한 기술 가운데 대표적인 정합 필터 마이크로폰 어레이는 다수의 마이크로폰을 이용하여 음원의 위치를 추적하고 음원의 방향으로부터 입사되는 신호만을 수신할 수 있도록 한다. 그러나 이는 음향 공간의 기하학적인 형태 및 재질 등을 이용한 모델로부터 미리 계산된 음향 채널을 사용하기 때문에 실제 실내 환경과의 불일치로 인하여 성능이 저하된다. 본 논문에서는 수신된 음향 신호로부터 실내 음향 채널을 추정하고 이를 정합 필터 마이크로폰 어레이에 적용하였다 연구된 방법은 실험을 통해 그 성능을 고찰하였다.
소리를 이용한 위치 추적은 마이크로폰을 이용하여 신호를 수집하고 수집된 신호로 부터 마이크로폰 간의 신호 도달 시간차를 추정한 뒤 추정된 시간차를 이용하여 소리의 발생 위치를 추정하는 과정을 거치게 된다. 실내 환경에서 이를 활용하기 위해서는 잡음과 반향음에 대한 강건성을 확보해야만 하는 제약이 따른다. 특히 실시간으로 구현하기 위해서는 계산의 효율성까지 고려되어야 한다. 본 논문에서는 네 개의 저가 콘덴서 마이크로폰을 이용하여 비용적인 측면과 계산량에서의 효율성을 모두 추구하였다. 네 개의 마이크로폰을 이용하여 마이크로폰 간의 소리 도달 시간차를 구하는 계산량을 줄였고 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) 알고리즘을 이용해서 강건성을 높였으며 iterative least square 방식을 이용하여 높은 정확도의 위치 데이터를 얻을 수 있었다.
최근 영상 회의 시스템에서 화자 위치 추정 및 음질 향상 기술이 연구되고 있다. 이 시스템에서는 마이크로폰 어레이를 이용하여, 화자의 위치를 파악하여 화자의 방향으로 카메라를 자동으로 조정해 주고 그 방향으로부터 입사되는 신호만을 수신할 수 있도록 한다. 이를 위해 마이크로폰 어레이가 연구되어져 왔다. 덜 연구에서는 시간에 따라 변화하는 음향 환경에 적응하는 적응 정합 필터 마이크로폰 어레이를 제안하고, 실험을 통해 그 성능을 고찰하였다.
음원위치추정 기술은 사물인터넷 시대에서 다양한 응용 분야를 가지고 있으며, 이로 인해 마이크로폰 프로브의 크기가 중요하게 고려되고 있다. 음향 인텐시티 벡터를 이용한 음원위치추정 방법은 마이크로폰 사이의 간격이 좁을수록 유한차분오차가 작기 때문에 배열을 소형화 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 음향 인텐시티 벡터 및 도달시간차 방법을 통해 원거리 음장에서 음원의 위치 추정 시 발생하는 오차를 비교한다. 정사면체 형태의 3차원 마이크로폰 배열을 통해 마이크로폰 사이의 간격 변화에 따라서 오차를 비교하였다. 실제 환경에서 음원위치추정 방법의 유효성을 검증하기 위해 잔향음장 내에서 잔향시간을 변화시켜 추가 실험을 수행하였다. 도달시간차를 계산하기 위해 Generalized Cross Correlation-Phase transform(GCC-PHAT) 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과, T60 = 0.4 s일 때 음향인텐시티법에 의한 위치추정 오차는 2.9°, 그리고 GCC-PHAT를 적용했을 때는 7.3° 이며, T60 = 1.0 s일 때 오차는 각각 9.9°, 13.0°이다. 이를 통해 일반 잔향장이 고려되는 실제 환경에서도 소형의 마이크로폰 배열을 통한 음향 인텐시티법은 음원의 위치를 추정하는데 유효하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.
원격지간 화상회의 시스템에서 화자의 위치에 따른 카메라 제어를 위해서는 마이크로폰 배렬(Microphone Array)로 수음한 음성신호에 대해 각 마이크로폰간의 빠른 지연시간 추정이 요구된다. 본 연구에서는 음원위치 추정을 위한 지연시간(Time delay) 계산을 위해 AMDF(Average Magnitude Difference Function)를 적용하여 연산시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 기본의 상호상관함수 (Cross-correlation )알고리즘 과 본 연구에서 적용한 AMDF 알고리즘을 비교하기 위해 SNR 10dB 와 20dB 인 200Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHz의 정현파 합성신호와 단음절 음성신호에 대해 시뮬레이션을 행하였다. 시뮬레이션 결과 AMDF 알고리즘의 정확한 지연시간 추정을 확인하였다.
Many different methods for sound source localization have been developed. Most of them mainly depend on time delay of arrival (TDOA) or on empirical or analytic head related transfer functions (HRTFs). In real implementation, since the direct path between a source and a sensor is interrupted by obstacles as like a head or body of robot, it has to be considered the number of sensors as well as their positions. Therefore, in this paper, we present the methods, which are included sensor position problem, to localize the sound source with 4 microphones to cover the 3D space. Those are modified two-step TDOA methods. Our conclusion is that the different method has to be applied in case to be different microphone position on real robot platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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