음원 추적은 지능형 CCTV, 화상회의시스템, 음성 명령 인식 등에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 스마트강의시스템에 적합한 천정 부착형 직교배열 마이크로 음성 신호의 도착 시간차인 TDoA(Time Difference of Arrival)를 이용하는 실시간 음원추적 기법을 제안한다. TDoA를 위한 점 음원과 평행음원 모델을 분석하고, 3개의 선형배열마이크를 이용하여 상호 상관 방안을 제안하였다. 또한 직교축에 십자 배열된 5개의 마이크를 사용하여 전방위(omni-direction)에서 음원 추적이 가능함을 보였다. 무음구간을 제거하기 위하여 수신 에너지를 이용하였으며 상호상관을 부호로 연산하여 계산량을 줄이고 추정 결과에 미디언 필터(Median Filter)를 적용하여 안정도를 높였다. 제안된 시스템은 고속 MCU인 TMS320F379D와 MEMs마이크 모듈로 구현하여, 방향 검출 성능이 백색잡음이나 음악 등에 대해서는 0.5도, 음성에 대해서는 6.5도의 정밀도를 보였다.
본 논문에서는 혼합된 입력음성신호들을 분리하기 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 주파수영역 ICA 블라인드 음원분리 방법을 제안한다. 음성신호가 지연 혼합되어 입력되더라도 신호와 잡음을 분리하기 위한 분리행렬이 최적해로 수렴할 수 있도록 입력신호의 상호상관도를 이용하여 지연 혼합의 초기 지연값을 결정하는 방법을 제안한다. 그리고 계산량을 줄이기 위하여 주파수영역 블라인드 음원분리 알고리즘을 채용한다. 본 논문에서 제안하는 블라인드 음원분리 방법의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 확인한다.
최근 로봇 기술 및 응용에 대한 관심이 고조됨에 따라, 로봇의 청각기술에 대한 연구가 활발하다. 본 기술에서는 로봇 탑재용으로 인간 청각기능중 하나인 음원정위 및 추적기술에 대하여 논한다. 음원 정위 및 추적을 위하여 시청각 정보를 이용하였는데, 시각정보로는 얼굴색 기반 얼굴 탐지 정보를 이용하였으며, 양이(binaural) 기반의 음원 추정 정보가 청각 정보로서 활용되었다. 시각과 청각 정보는 Kalman 필터를 이용하여 통합하였다. 실험결과 시청각 음원 추적 기술은 일부 정보의 유실이 있을 때, 효과적으로 활용될 수 있음을 보였다.
음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 일반화 된 상호 상관(Generalized Cross-Correlation, GCC) 대표적이지만, 정준형 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 이용한 방법도 있다. 본 논문에서는 시간 지연 추정용 정준형 상관 분석의 고유벡터의 희소성을 이용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 로그-합(log-sum) 정규화를 이용한다. 본 논문에서는 서로 다른 여러 신호 대 잡음비 환경 하에서 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 새 정준형 상관 분석 기반 알고리즘이 이전의 정준형 상관분석 기반 알고리즘이나 기존 GCC보다 더 우수하다는 것을 보인다.
최근 국내 음원 시장의 성장 속도가 두드러짐에 따라 음원 흥행 예측의 필요성이 커졌다. 본 논문에서는 인터넷 기사, SNS 등 소셜 데이터와 멜론 주간차트 진입 순위의 상관관계를 분석하여 음원 흥행의 예측 지표를 제안한다. 남자 가수와 여자 가수 각각에 대하여 총 10가지 항목의 소셜 데이터를 수집하였고, 군집 분석을 실시하였다. 이를 통해 남자 가수와 여자 가수 각각의 유의미한 음원 흥행 예측 지표를 발견하였다.
본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.
To identify the locations and strengths of acoustic sources, one may use a microphone line array. Apparent advantage of the source identification method utilizing a line array is that it requires less measurement points than intensity method and holography. This method is based on the information of magnitude and phase difference between pressure signals at each microphone. Since those differences are dependent on the source model, we have to assume them such as plane, monopole, etc. In this paper the conventional source identification methods such as beamforming method and MUSIC method are briefly reviewed by modeling a source as plane and spherical wave, then a modified method is introduced. This can be applied to sound field which may by either coherent or incoherent. Typical simulations and experiment are performed to confirm this identification method.
음원은 개인의 감정변화에 많은 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 하지만 객관적인 근거가 없어 어떤 자극원이 영향을 주는지 알 수가 없다. 사람은 감정은 실시간적으로 변한다. 그렇기 때문에 이것을 측정 할 수 있는 심전도 센서를 가지고 심박변화율을 측정하여 변화되는 자극을 측정 할 수 있다. 음악은 주파수로 이루어져 있으며 음악을 들을 때 동시에 여러 대역에서 음악이 나온다. 이러한 주파수의 변화와 심박의 변화를 분석하면 감정변화의 기반하는 특징을 알 수 있을 것이다. 이것의 기초 단계로 안정감을 주는 음악은 주파수 영역이 저음 영역으로 규칙적이고 반복적이며 파형의 변화가 없다. 저음영역에서 고음영역으로 변화 되는 음원을 사용하여 심박변화율을 살펴봄으로써 자극음원이 사람에게 영향을 끼치는지를 분석하였다.
본 논문에서는 실내 환경 중 TV 시청환경에서 마이크로폰 어레이를 이용하여 다양한 다중 음원 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 하나의 음원에 특화되어 있는 GCC-PHAT 기반의 방법을 GCC-PHAT 버퍼와 NMF를 도입하여 다중음원의 방향 추정을 가능하게 만들었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해서 실 거주 환경에서 발생하는 소음원과 TV 소리 방향 추정 결과에 대한 실측치와 추정치 간의 오차인 절대 평균오차를 측정하였으며, 실험 결과 제안한 기법이 기존의 방법인 GCC-PHAT보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 환형배열을 이용하여 단일음원이 코히어런트 분산 분포를 가지는 경우 닫힌 형태로 음원의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 음원이 다중경로를 거쳐 센서에 도달하는 경우 분산음원으로 보이며 이때 음원의 위치는 대표 방위, 대표 고각, 대표 방위의 분포, 대표 고각의 분포 네 가지 변수로 표현될 수 있다. 이러한 경우 DSPE(Distributed Source Parameter Estimator) 기법과 같은 탐색 기법으로 네 변수를 찾기 위해서는 매우 많은 탐색과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 위치 추정을 위해 센서간의 상관함수와 최소자승기법을 이용하여 닫힌 형식으로 대표 방위와 고각을 추정하는 기법을 제안한다. 특히 음원이 대표적인 분포 모델인 가우시안 분포를 따를 경우 방위와 고각의 표준편차 또한 닫힌 형식으로 추정한다. 시뮬레이션에서는 DSPE 기법과 비교하여 제안 기법의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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