본 논문에서는 비균등 선형 마이크로폰 어레이를 활용한 convolutional neural network (CNN) 기반의 음원분리 방법을 제안한다. 우선, 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 방사각과 넓이에 따라 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 그러고 나서, CNN 분류기로부터 최적의 방사각과 넓이를 선별하고 이를 통해 음원을 분리한다.
현재 UHDTV (Ultra-High-Definition TV) 시대에 사용될 멀티미디어 부호화로 MPEG-H를 표준화로 진행하고 있다. 향후 방송용 오디오 콘텐츠는 채널 오디오 콘텐츠에서 진화하여 객체 오디오 콘텐츠까지도 필요하게 된다. 이에 따라, 본 논문에서는 고품질의 방송용 오디오 콘텐츠를 제작하기 위한 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 이에 따른 객체 오디오 생성을 위한 음원분리 기술을 적용한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 음원분리도를 측정하였고, MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔형성기와 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안된 기법이 MVDR 빔형성기에 비하여 12.8% 높은 음원분리도 수치를 나타낸 것을 확인하였다.
본 논문에서는 마이크로폰 어레이 시스템을 이용하여 여러 화자의 음성 정보로부터 각 화자가 위치한 방향을 추정하는 기술 개발 내용을 다룬다. 성능 향상을 위한 전처리 과정으로 비선형 증폭기를 사용하여 거리에 따른 영향을 최소화하는 과정과 잡음에 대한 강인성을 얻기 위해 음성활성 영역을 검출하는 과정을 포함한다. 등간격으로 배치된 마이크로폰 어레이 시스템의 기하학적 특성에 따른 음원의 위치와 신호의 지연시간차이와의 상관관계로부터 화자의 위치를 역으로 추정하는 알고리즘을 기본으로 하여 가능성 척도를 계산하고 이를 활용하여 가능성이 높은 것들을 클러스터링하여 가능성이 있는 후보를 선정하여 화자의 방향을 검지한다. 이 과정에서 오인식을 최소화하기 위하여 가능성이 희박한 영역에 대한 추정 억제 방법으로 부정식 추론법을 적용하였다. 2 화자의 음성 신호를 입력으로 한 실험을 통하여 제안한 방법에 의한 다화자 방향검지의 가능성을 알아보았다.
본 논문에서는 진폭 변조 기법을 이용하여 빔포머의 저주파 대역 특성을 개선함으로써 전체적인 잡음 제거 성능을 향상하고자 한다. 일차원 등간격 선형 마이크로폰 어레이를 사용하여 잡음 제거를 할 때, 협대역의 잡음 신호에 대해서는 delay-and-sum 빔포밍으로도 적절한 빔폭을 갖는 빔패턴이 형성되므로 효과적으로 잡음을 제거할 수 있다. 그러나 광대역 잡음 신호에서는 aliasing을 피하기 위해 고주파 신호에 맞게 마이크로폰들을 등간격으로 조정하면 저주파로 갈수록 빔폭이 털어져서 저주파 대역의 잡음은 잘 제거되지 않는다. 광대역 신호에 대해 일정한 빔폭을 갖게 하는 방법들로서 서브 어레이들을 이용한 빔포밍[1][2][3][4] 이나 멀티 빔포밍[5] 등이 제안되어 왔다. 하지만, 이러한 방법들은 주파수에 따라 마이크로폰 간격을다르게 해야 한다는 원리를 기반으로 하는 것이므로 저주파 대역에서도 고주파 대역에서와 같은 좁은 빔폭을 얻기 위해서는 어레이의 크기가 커져야 하는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 통신에서 주로 사용하는 진폭 변조 기법을 빔포밍에 이용한 것으로서 저주파 대역 신호를 고주파 대역으로 옮김으로써 작은 크기의 마이크로폰 어레이에서도 저주파 대역 잡음을 줄일 수 있는 장점이 있다. 등간격 선형 마이크로폰 어레이에 제안된 방법을 적용한 실험 결과에서 기존의 방법들에 비해 잡음의 저주파 성분이 잘 제거됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 다수의 마이크로폰에서 측정된 총소리를 이용하여 총구와 마이크로폰 어레이 중심의 거리를 추정하는 방법을 개선하는 것이다. 은폐된 적의 위치인 총구와 마이크로폰 어레이 사이의 거리 추정은 군사적 목적 달성을 위하여 매우 중요하다. 총소리는 총구에서 추진가스의 팽창에 의해 발생하는 폭발음인 총구 폭풍파와 초음속으로 비행하는 탄환의 공기 파열음인 탄환 충격파로 구성된다. 현재까지 알려진 방법은 두 신호의 입사각과 도달 시간차를 이용하여 저격수의 거리를 추정한다. 그러나 이러한 기존 거리 추정 방법은 두 신호의 측정 입사각이 같은 경우에 거리추정이 불가능한 단점이 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위한 방법으로써 탄도 수직거리 증가에 따른 탄환 충격파의 특징 변화를 이용한 새로운 거리를 추정 방법을 제안하였으며 이를 사격 실험을 통해 증명하였다.
오늘날 UHDTV (Ultra-High-Definition TV) 시대에 사용될 멀티미디어 부호화기로 MPEG-H에 대한 표준화가 진행되고 있다. 향후 방송용 오디오 콘텐츠는 채널 기반 오디오 콘텐츠에서 진화하여 객체 기반 오디오 콘텐츠까지도 포함하게 될 예정이다. 이에 따라, 채널 기반 오디오 콘텐츠의 객체 기반 오디오 콘텐츠로의 유기적인 변환이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 유기적인 변환을 실현 가능하게 할 수 있는 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 특정 방위각에 위치한 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 이후, azimuth와 width 파라메타를 조정함으로써 객체 오디오 생성을 위한 음원을 분리한다. 제안된 음원분리 기법의 성능을 평가하기 위하여 객관적 음원분리 지표 및 분리정확도를 측정하였고, 최소 분산 무손실 응답 빔형성기와 독립 성분 분석 기법 등 기존 음원분리 기법과의 그 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안된 기법이 기존 음원분리 기법들에 비하여 우수한 음원분리 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.
파라메트릭 송파 방식을 공기중에서의 음향 변환기에 적용시키기 위한 검토로써, 비교적 공진 주파수가 낮은 기중 초음파 발생 소자를 이용하여 파라메트릭 송파기를 제작하였다. 실험에서는 송파기로서 공진주파수 38.6kHz를 갖는 음원을 제작하여 이용하였다. 비선형 왜곡으로부터 파라메트릭 어레이에 의한 차주 파수가 발생함을 알아보기 위하여 1kHz의 차주파수를 갖도록 38.1kHz와 39.1kHz의 1차파를 신호발생기로부터 인가하고 마이크로폰을 사용하여 수신하였다. 공기중에서 파라메트릭 효과의 확인을 통하여 파라메트릭 송파기에서 방사되는 1차파와 전파경로중에서 생성하는 2차파의 거동을 이론면에서 고찰하고, 실험 결과와의 비교 검토를 행하여 기중 파라메트릭 송파기 개발의 가능성을 검토하여 보았다.
To visualize sound field or to identify noise sources, we can use many methods such as intensity method, acoustic holographic method, source identification method using line array, etc. Conventionally all these methods are performed with the assumption of stationary condition in space and time. But for moving source, spatial characteristics and frequency components are changing, so we need another processing algorithm. This paper shows some experimental results - sound field by moving noise sources. In the experiment cross type microphone line array is used for sensing pressure and cars and a motorcycle are used as moving sources that are assumed to have constant speed. The processing methods are acoustic holographic method, spherical beamforming and spectrogram.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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