본 논문은 비정상 상황 시 발생하는 음원에 대해 주변 환경 음에 강인한 음원 구간을 검출하여, 구간내의 신호를 이용한 음원 인식 과 위치 추적 시스템 설계에 관한 연구이다. 강인한 음원 구간 검출은 수신되는 오디오 신호로부터 단 구간 가중 평균 델타 에너지를 계산하여, 저역 통과 필터에 입력 후, 출력되는 결과 값들의 비교를 통해 배경음에 강인한 구간을 정의 하며, 음원 인식은 검출된 구간 내 데이터로부터 종래의 인식 방법인 HMM(: Hidden Markov Model)을 이용해, 음원 인식 정보를 생성하여 학습 및 인식을 한다. 이는 주변 배경음이 포함된 음원 신호에 대해 기존 신호의 에너지를 이용해 구간을 검출 후, HMM을 통한 인식에 비해 3.94% 상향된 인식률을 보인다. 또한 인식 결과를 바탕으로 구간내의 신호간의 TDOA(: Time Delay of Arrival)를 이용한 위치 파악은 실제 발생 위치와의 각도와 97.44%일치함을 보인다.
인간의 청각시스템은 두 가지 요소 즉, ITD(Interaural Time Difference)와 IID(Interaural Intensity Difference)를 처리하여 음원의 위치와 추적을 하고 있다. 본 연구에서는 음원의 위치 검출을 위하여 ITD와 IID 뿐만 아니라 이전의 위치 정보를 이용하여 정확한 음원의 방향을 결정할 수 있는 TEPILD(Time Energy Previous Integration Location Detector) 모델을 제안하였다. TEPILD 모델에서 time function generator는 ITD, energy function generator는 IID를 처리할 수 있도록 하였다. 음원은 정현파(500Hz,1kHz, 2kHz, 3kHz), White noise, Pink noise, News, Music으로 하고 음원의 방향은 right, front right, front, front left, left로 하였다. 실험 결과 전체 평균 정확도가99.2로 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, TEPILD가 음원 위치 검출기에 이용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서 다수의 사용자 중에서 현재 발성하고 있는 화자를 검출하는 스테레오 시청각 기반의 화자 검출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 두 개의 마이크를 이용한 음원 위치추정, 스테레오 카메라를 이용한 영상정합 및 발화자 후보 위치 추정, 그리고 모바일 기반의 화자 검출 정보 획득으로 구성되어 있다. 스테레오 카메라로부터 획득한 화자의 영상정보를 바탕으로 Adaboost 알고리즘과 Haar-like 특징을 이용하여 발화자 후보들의 얼굴을 검출하고 이를 기반으로 삼각측량법을 이용하여 발화자 후보들의 위치를 추정한다. 그리고 2개의 마이크로부터 획득한 화자의 음성정보를 바탕으로 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)기반의 TDOA(Time Differnce of Arrival)추정을 통해 음원의 방향을 추정한다. 최종적으로 스테레오 카메라를 통해 측정된 정보와 마이크를 통해 얻은 정보를 비교 분석하여 현재 발화자를 검출한다. 검출된 화자 정보에 대한 보다 차별화 된 서비스 제공을 위해 TCP 서버/클라이언트 구조 기반의 모바일 화자 검출 정보 획득 시스템을 구현하고 평가하였다.
보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시되고 있다. 본 논문에서는 wide-area를 감시하기 위해 음원과 Pan-Tilt 카메라를 이용하여 침입자 추적 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 음원 추적 센서를 이용하여 음원의 방위를 검출한 후 Pan-Tilt 카메라를 방위 방향으로 이동시키고 이동된 Pan-Tilt 카메라로부터 기준영상을 추출한 후 일정 기준 시간마다 영상을 다시 획득하여 차 영상과 검출결과를 얻어 침입자를 추적하여 감시 시스템을 구현한다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 홈 네트워크 보안 시스템과 연동을 하여 가정이나 공공시설 보안에 대한 인터페이스 역할을 할 수 있다.
본 논문은 음원 탐지 및 음원 위치를 추정하는 IoT Device 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 복수의 마이크로폰 센서로부터 수집된 음원 신호의 도달 시간차를 분석하여 음원의 방향을 정확히 검출하고, IoT 센서를 이용하여 음원의 발생방향을 추적할 수 있는 음원 방향 탐지 Device를 이용한 시스템이다. 음파를 이용하여 위치를 추정하는 기술은 예전부터 군사적 목적으로 개발되어 왔지만 현재는 이를 응용하여 방범·방재 분야 등에 많이 쓰이고 있다. 이에 따라 본 시스템의 제작을 통해 옥외에 설치한 후 여러 방향에서 음원 발생시켜 성능 시험을 실시하였다. 그 결과 음향 탐지 영역 140dB, 반응시간 1초 이내, 방향 각도 분해능 1° 이내로 매우 정확하게 동작함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 설계안을 바탕으로 빅데이터 분석을 통한 인공지능 알고리즘을 반영하여 보다 신뢰성을 향상시켜 상용화할 계획에 있다.
In this paper, we propose two methods for AE source location on the material with unknown AE wave velocity. By this method, we can apply this method to arbitrary material of which properties are not known exactly. Also, in this paper, the mechanism of error generation in both methods are discussed and performances are compared by using computer simulation and experiments which uses a lead break as the AE source on the aluminum plate.
수중에서 음원의 위치 추정을 위해 적용되어지는 기법으로써 시간지연차 (TDOA : Time Difference Of Arrival) 추정, 빔 형성 기법, 고 분해능 기법 등이 있다. 본 논문에서는 상대적으로 적은 수의 센서를 사용하여 주파수 영역에서 시간 지연차 추정에 사용되는 MCPSP (Modified Cross Power Spectrum Phase) 함수를 이용하였다. 그러나 MCPSP 함수에 기반한 방법은 CW (Continuous Wate) 신호를 대상으로 할 경우 추정 성능이 크게 떨어진다. 이에 본 논문에서는 Pulsed CW신호를 사용하는 수중 음원의 위치를 추정하기 위해 단 구간 (short-time) 에너지 검출을 이용하여 핑(ping)의 경계 영역을 포함하는 세그먼트를 구성하고 이로부터 MCPSP 함수를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능에 대한 이론적인 접근과 함께 다양한 환경 하에서 분석이 이루어졌다.
본 논문에서는 잔향과 잡음이 존재하는 실제 환경을 모델링하여 두 개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 입력신호에 VAD(Voice Activity Detection)를 적용하여 묵음 구간을 제외한 음성 구간만을 사용하였고, 샘플링 주파수의 제한으로 인한 측정 범위를 벗어나는 프레임은 업샘플링(up-sampling)을 통해 지연시간을 다시 추정하였다. 여기서 계산된 도착 지연 시간은 Time-table을 참조해 주변 후보위치의 지연 값들과의 비교로 최대 파워 값을 갖는 지연 시간을 선택하여 음원 위치의 정확도를 높였다. 또한 프레임간의 상관성을 이용하여 연속된 음성 프레임의 경우 큰 추정 차가 발생하는 곳을 찾아 주변 프레임의 평균값으로 대체함으로써 음원의 위치 추정 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.
제어용 스피커 및 검출용 마이크로폰 등 트랜스듀서들의 위치는 능동 소음제어 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 능동 소음제어 시스템의 음향 특성이 매우 복잡하고, 유체 밀도, 복소 전파계수 등 음향 파라미터들의 값을 실제 적용 시에는 알 수 없는 경우가 많아 트랜스듀서들의 위치가 능동 소음제어 시스템의 성능에 미치는 영향을 해석적으로 구하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 트랜스듀서들 간의 전달함수들을 중첩의 원리를 이용하여 유도하였으며, 트랜스듀서들 간의 거리가 능동 소음제어 시스템의 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 연구하였다. 단일극 시스템은 소음원과 제어 음원 사이의 거리에 영향을 받으며, 이중극 시스템은 두 제어 음원 사이의 거리와 소음원과 1차 제어 음원 사이의 거리에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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