• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.279-284
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• 2017

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.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.548-555
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• 2013

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 GCC (Generalized Cross-Correlation) 대표적이지만, 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법도 많이 쓰인다. 이 방법은 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 이용한다. 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법은 낮은 신호 대 잡음비 환경에서나 상관도가 있는 잡음환경에서, 최소 고유치에 해당하는 고유 벡터를 추정하는데 어려움이 있어서, 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 정준형 상관 분석 (CCA)를 이용한 새 기법을 제안한다. 이 방법은 일반 고유치 분해 중에서 최대 고유치에 대응하는 고유벡터를 사용한다. 따라서 추정에 사용하는 고유벡터는 시간 지연 추정에 필요한 정보가 충분히 들어있다. 본 논문에서는 여러 서로 다른 신호 대 잡음비 환경 하에서 상관도가 없는 경우와 상관도가 있는 경우의 잡음 에 대해 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 CCA 기반 알고리즘이 기존 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 사용하는 시간 지연 추정법의 성능보다 더 우수하다는 것을 보인다.