• Smart Structures and Systems
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• 제29권6호
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• pp.777-783
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• 2022

Even though several deep learning-based methods have been applied in the field of acoustic source localization, the previous works have only been conducted using the two-dimensional representation of the beamforming maps, particularly with the planar array system. While the acoustic sources are more required to be localized in a spherical microphone array system considering that we live and hear in the 3D world, the conventional 2D equirectangular map of the spherical beamforming map is highly vulnerable to the distortion that occurs when the 3D map is projected to the 2D space. In this study, a 3D deep learning approach is proposed to fulfill accurate source localization via distortion-free 3D representation. A target function is first proposed to obtain 3D source distribution maps that can represent multiple sources' positional and strength information. While the proposed target map expands the source localization task into a point-wise prediction task, a PointNet-based deep neural network is developed to precisely estimate the multiple sources' positions and strength information. While the proposed model's localization performance is evaluated, it is shown that the proposed method can achieve improved localization results from both quantitative and qualitative perspectives.

• 한국음향학회지
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• 제39권1호
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• pp.47-56
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• 2020

음원위치추정 기술은 사물인터넷 시대에서 다양한 응용 분야를 가지고 있으며, 이로 인해 마이크로폰 프로브의 크기가 중요하게 고려되고 있다. 음향 인텐시티 벡터를 이용한 음원위치추정 방법은 마이크로폰 사이의 간격이 좁을수록 유한차분오차가 작기 때문에 배열을 소형화 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 음향 인텐시티 벡터 및 도달시간차 방법을 통해 원거리 음장에서 음원의 위치 추정 시 발생하는 오차를 비교한다. 정사면체 형태의 3차원 마이크로폰 배열을 통해 마이크로폰 사이의 간격 변화에 따라서 오차를 비교하였다. 실제 환경에서 음원위치추정 방법의 유효성을 검증하기 위해 잔향음장 내에서 잔향시간을 변화시켜 추가 실험을 수행하였다. 도달시간차를 계산하기 위해 Generalized Cross Correlation-Phase transform(GCC-PHAT) 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과, T₆₀ = 0.4 s일 때 음향인텐시티법에 의한 위치추정 오차는 2.9°, 그리고 GCC-PHAT를 적용했을 때는 7.3° 이며, T₆₀ = 1.0 s일 때 오차는 각각 9.9°, 13.0°이다. 이를 통해 일반 잔향장이 고려되는 실제 환경에서도 소형의 마이크로폰 배열을 통한 음향 인텐시티법은 음원의 위치를 추정하는데 유효하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.264-267
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• 2000

This paper describes a real-time 3D sound localization algorithm to be implemented with the use of a Bow power embedded DSP. This algorithm first divides the audible frequency band into three, on the basis of the analysis of the sound reflection and diffraction effects through different media from a certain sound source to human ears, and then in each subband a specific procedure is devised fur the 3D sound localization so as to operate real-time on a low power embedded DSP This algorithm aims at providing a listener with the 3D sound effects through a headphone at low cost and low power consumption.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.318-327
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• 2009

본 논문에서는 천해환경에서 근거리 광대역 음원의 3차원 위치추정 알고리즘을 제안한다. 음향 도파관 불변 이론에 따라 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭패턴의 기울기는 음원의 거리에 비례한다. 두 개의 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭패턴의 정합을 통해 음원과 두 센서간의 상대적인 거리비를 추정 하였다. 이를 아폴로니오스의 원에 적용하여 두 센서로부터 일정한 거리비를 가지는 음원의 궤적을 나타낸다. 3개의 센서를 이용하면 두 개의 아폴로니오스 원이 음원의 수평거리와 방위를 나타내는 교점을 형성하며 이는 음원의 수심에 대하여 일정하다. 따라서 음원의 깊이는 두 센서로부터 거리차가 일정한 3차원 쌍곡면의 방정식을 적용하여 최종 추정하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 음파 전달 모델을 이용한 모의실험을 통해 위치추정 오차를 분석하였다. 모의실험 결과 음원의 거리에 대한 추정오차는 50 m이내, 깊이에 대한 추정오차는 15 m 이내인 것으로 나타났다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제5권2호
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• pp.169-184
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• 2002

In order to extract bearing information from the directional sensors of DIFAR(directional frequency analysis and recording) that is a kind of passive sonobuoy, the cardioid beamforming algorithm applicable to DIFAR system was studied in the frequency domain. the algorithm uses narrow-band signals propagated though the media from the acoustic sources such as ship machineries. The proposed algorithm is expected to give signal to noise ratio of 6dB when it uses the maximum response axis(MRA) among the Cardioid beams. The estimated bearings agree very well with those from GPS data. Assuming the bearings from GPS data to be real values, the estimation errors are analyzed statistically. The histogram of estimation errors in each frequency have Gaussian shape, the mean and standard deviation dropping in the ranges -1.1~$6.7^{\circ}$ and 13.3~$43.6^{\circ}$, respectively. Estimation errors are caused by SMR degradation due to propagation loss between the source and receiver, daily fluctuating geo-magnetic fields, and non-stationary background noises. If multiple DIFAR systems are employed, in addition to bearing, range information could be estimated and finally localization or tracking of a target is possible.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.414-421
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• 2024

본 논문에서는 누설에 의한 플랜트 대형사고 방지를 위한 기술로써, 다채널 음향 센서 모듈을 활용해 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서 배관 누설 소음을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 검증한다. 정사면체 형태로 배열한 4채널 마이크로폰을 하나의 센서 모듈로 설계해, 3차원 음향 인텐시티 벡터를 측정한다. 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서는 센서 모듈 각각의 인텐시티 벡터 측정 오차가 평균적으로 증가하기 때문에, 다수의 센서 모듈을 현장에 배치하여 실제 음원 위치를 추정해야 한다. 따라서, 여러 쌍의 센서 모듈로부터 얻은 3차원 벡터 간 교점을 이용해 음원이 위치한 지점들을 추정해내고, 해당 지점들 중 이상치(예, 반사의 영향으로 현장 외부로 추정된 지점, 주변 구조물에 의한 회절 영향으로 평균 지점에서 먼 지점으로 추정된 지점 등)를 검출해 제외하는 알고리즘을 제안하였다. 현장의 도면상에 누설음 추정 위치 좌표를 1 s 이내에 가시화해 실시간으로 누설음이 발생한 위치를 발견해 즉각적인 대응이 가능한 시스템을 구성하고 검증한다. 본 연구는 대형 플랜트의 사고 대응 능력 향상 및 안전성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.