In beamforming method, source positions are predicted by MUSIC (Multiple Signal Classification) power method and composite sound fields can then be decomposed into each partial field by beamforming, detenninistically without restriction of the distance between reference microphones and sources. However, reference microphone array shape is important in both MUSIC and beamforming method. Thus the present paper describes the effect of the reference microphone array shape.
신호원 거리 부정합시 linearly constrained minimum variance (LCMV) 빔형성기는 원하는 신호를 제거해 버리는 성능 저하를 나타내게 된다. 어레이 공분산 행렬의 eigenstructure 성질을 이용하여 이 문제에 대한 원인 조사를 행한다. 이 원인 규명으로부터 신호원 거리 부정합에 로버스트한 빔형성기를 제안한다. 제안한 빔형성기는 최대 출력 신호 대 답음비를 나타낸다. 신호원이 far field에 있을 시 빔형성기의 weight vector는 bias되지 않는다.
본 논문은 천해 상에서 목표물로부터 방사되어 견인 이동되는 하이드로폰을 통하여 입사되는 광대역 신호에 대한 DOA (Direction-Of Arrival) 추정기법을 제안한다. 견인 배열 어레이를 이용하는 경우 고정된 위치의 배열 하이드로폰을 사용하는 경우와는 달리 움직임에 의한 도플러 주파수 천이 값이 발생하며 배열 상에 입사되는 광대역 신호는 각 주파수성분에 따라 서로 다른 고유 벡터 영역을 갖게 된다. 따라서 주파수 성분별로 처리하여 평균 공간 스펙트럼을 구하여 입사각을 추정하는 기존의 Incoherent 처리기법은 심각한 추정 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각 주파수 성분에 대한 고유한 벡터영역들을 Coherent 변환과정을 거쳐서 통합된 벡터영역으로 변환하여 공간 스펙트럼을 추정하고 이를 통하여 입사각을 추출한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 Cherent 처리기법을 이용한 입사각 추정상의 우수한 성능을 확인하였다.
신호 대 잡음비가 낮은 환경에서 센서 어레이에 입사된 입력 신호 사이의 지연시간 추정(Time Delay Estimation, 이하 TDE)은 높은 분해능이 요구된다. 본 연구에서는 높은 분해능의 TDE를 구하기 위해 상호상관함수(Cross-Correlation)에 평균 차 함수(Average Magnitude Difference function, AMDF)의 역수를 가중한 MCC (Modified Cross-Correlation)알고리즘을 제안한다. 모의신호를 사용한 수치 시뮬레이션 실험으로 종래의 AMDF, Cross-Correlation 알고리즘과 본 연구에서 제안한 MCC 알고리즘의 분해능을 비교 분석하였다 각 알고리즘의 TDE 결과에 대해 STFT(Short Time fourier Transform)에 의한 시간 주파수 해석을 한 결과 MCC알고리즘을 사용하여 TDE 분해능이 향상되었음을 보고한다.
현재 음성인식기는 다채널의 음성입력방식을 사용하고 있는 추세이다. 이런 방법으로 음성인식기를 사용할 때에 자동적으로 음성을 검출하는 음성입력방식은 발성자와 마이크간의 거리에 따라 발성음성, 반사음성과 잡음이 입력된 경우에 원 음성의 고차포만트 성분에 왜곡이 발생하게 된다 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 고주파영역의 특성을 강조시킬 수 있는 프리엠퍼시스를 이용하여 더욱 더 정확한 음성입력 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원음과 유사한 합성입력음을 얻었고, 또한 기존의 시간영역 법 보다 더 높은 SNR을 얻을 수 있다는 것을 알 수가 있다.
최근에 개발된 광섬유 브래그 격자소자(FBG)를 이용한 광섬유 음향센서는 기존의 광섬유 센서가 지니고 있는 우수한 장점들을 지니고 있을 뿐만 아니라, 저주파수($30Hz{\sim}300Hz$)영역 특성에서도 우수한 신호 감지효과를 지니고 있으며 특히, 기존의 마이크로폰을 대신하여 전기적 잡음이 많은 환경에서 저주파 신호 검출에 실용화를 기대 할 수 있고, 센서 어레이(array)시스템 구성을 통하여 고감도 및 다중화 시스템으로 발전될 수 있다.
In this paper, we propose a new systolic architecture for the order statistics(OS) constant false alarm rate(CFAR) processor. In the proposed architecture, each processing element(PE) can compare two reference data cells with one test cell simultaneously in each clock cycle. So the utilization of each PE in this architecture is 100% whereas the utilization of each PE in the systolic architecture previously reported by Ritcey and Hwang is 50% because of one clock delay between two adjacent PE's active in computation. This can speed up the data processing rate by a factor of two. With this architecture, we can obtain the reduced number of communication links between adjacent PE's and reduction of the latency by half in comparison with the one proposed by Ritcey and Hwang.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용하여 마이크로폰에 수신된 신호들의 도착 시간차를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 음성신호를 Discrete wavelet transform을 이용하여 인간의 청각 특성과 가장 유사한 주파수 해상도를 갖도록 대역 분할한 후 각 주파수 대역에서 신호 대 잡음비를 구하여 신호 대 잡음비가 가장 높은 대역만 선택적으로 취하고 해당 대역에서만 최종적인 시간 지연 값을 추정하게 된다. 최종 시간 지연 측정에 사용된 알고리즘은 기존의 CPSP에 해당 대역의 주파수 SNR을 가중치로 주어 구하게된다. 이러한 대역 분할 가중방식은 다양한 형태의 동적인 잡음 환경 하에서 안정적인 성능을 가질 수 있다. 제안된 알고리즘은 저주파와 고주파 각각의 모의 잡음환경 하에서 컴퓨터 실험을 통해 성능을 입증하도록 한다.
본 논문에서는 파라메트릭 어레이를 이용한 음향신호에 대한 수치 모델링 기법 및 분석 결과를 제시한다. 사용된 음성 파라메트릭 배열의 분석 수치모델은 KZK(Khokhlov-Zabolotskaya-Kuznetsov)로서 KZK수치모델은 시간영역의 차분방정식 알고리즘을 사용하며 파라메트릭배열의 정확한 응답특성이 분석이 가능하다. 시간영역기반의 KZK모델은 음원의 크기와 전송주파수의 영향을 받으며, 가청신호응답은 출력레벨과 빔폭의 크기를 포함한다. 음성신호에 대하여 파라메트릭 배열을 효율적으로 적용시키기 위해서는 고려해야할 요소는 표본화 주파수, 트랜스듀서의 반경 및 변조방식 파라미터 등이 있다. 본 논문에서는 다양한 요소 중 표본화 주파수에 따른 응답신호의 왜곡 분석 및 실험 결과를 시뮬레이션을 통해 제시하였다.
본 논문에서는 마이크로폰 어레이를 통해 수신한 화자의 음성신호를 이용하여 추출된 공간정보를 통해 화자의 위치를 실시간으로 추적하는 알고리듬을 개선하고 이를 실시간으로 구현하였다. 기존의 대표적인 화자 위치 추정 알고리듬인 CPSP (Cross Power, Spectrum Phase) 함수는 상호 상관관계 (Cross Correlation)가 정규화 되어있는 형태를 갖는데, CPSP 함수의 최대값 인덱스로부터 화자의 공간정보인 TDOA(Time Difference Of Arrival)를 추출하게 된다. 그러나 CPSP함수를 이용한 공간정보 추정 알고리듬은 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 대해서 취약한 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안하는 저주파 위상 복원 알고리듬은 주파수 측면에서 반향신호가CPSP함수에 미치는 영향을 분석하여 반향으로 인하여 왜곡된 위상 성분을 복원함으로써 보다 신뢰도 있는 TDOA 추정을 가능하게 한다. 반향신호로 인한 CPSP의 위상은 저주파보다 고주파에서 심하게 왜곡되는데, 각각의 반향신호의 도달 시간을 기하학적 분포를 갖는 확률변수로 모델링하여 이를 수학적으로 증명하였다. 제안한 시스템의 성능분석을 위해 DSP를 이용한 실시간 시스템을 구현하여 기존 CPSP 알고리듬과 제안된 알고리듬을 적용한 시스템을 실제 환경에서 비교 실험을 수행한 결과 제안된 알고리듬을 적용한 시스템에서 약 15샘플 이상 TDOA 추정 오차가 줄어들고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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