In this paper, we propose a widerange array microphone for lecturer tracked with Frequency Modulated Continuous Waveform (FMCW) radar sensor. Time Difference-of-Arrival (TDoA) is often used as audio tracking, but the tracking accuracy is poor because the frequency of the voice is low and the relative frequency change is large. FMCW radar has a simple structure and is used to detect obstacles for vehicles, and the resolution can be archived to several centimeter. It is shown that the sensor is useful for detecting a speaker in open area such as a lecture, and we propose an wide range 4-element array microphone beamforming system. Through some experiments, the proposed system is able to adequately track the location and showed a 8.6dB improvement over the selection of the best microphone.
Rodents, specially rats, can recognize distance and shape of an object and also pattern of the textures by using their whiskers. Mechanoreceptors surrounding the root of whisker in their follicle measure deflection of the whisker. Rats can move their whisker back and forth freely. This ability, called active whisking or active sensing, is one of characteristics of rat behaviours. Many researches based on the mechanism have been progressed. In this paper, we test a simple and accurate method based on deflection of the whisker: we designed biomimetic whiskers modeling after a structure of follicle using the microphone. The microphone sensor measures a mechanical vibration. Attaching an artificial whisker beam to the microphone membrane, we can detect a vibration of whisker and this can show the deflection amount of whisker indirectly.
In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.
In this study, it has been initiated to investigate the specific abnormal vibration signal that has been captured in the power equipment. Array Microphone can be used in order to detect the direction and the position of the noise source. It is possible to track the abnormal mechanical noise in the power plant by utilizing the program and the microphone array system developed from this research. Array microphone system can be operated as a constant monitoring system.
The paper proposes a hierarchical fault detection method for the high voltage equipment using a microphone array which detects the location of fault and the thermal imaging and CCD cameras which verifies the fault and stores the image, respectively. There are partial arc discharges on the faulty insulators, which generates a specific pattern of sound. Detecting the signal using the microphone array, the location of the faulty insulator can be estimated. The 6th band-pass filter was applied to remove noise signal from wind or external influence. When the mobile robot carries the thermal and CCD cameras to the possible place of the fault insulator, the fault insulators or power transmission wires can be detected by the thermal images, which are caused by the aging or natural erosion. Finally, the CCD camera captures the image of the fault insulator for the record. The detection scheme of fault location using the microphone array and the thermal images have been proved to be effective through the real experiments. As a result of this research, it becomes possible to use a mobile robot with the integrated sensors to detect the fault insulators instead of a human being.
The information technology brought us many kinds of conveniences to our life, but it also caused social problems such as privacy interference, unexpected personal information leaks, and nose generation by telephonic talks, etc. In this paper, the microphone system of the cellular phone is developed to prevent these problems caused by progress of information technology. The developed system was designed to detect only acoustic signals from a human being in the presence of various kinds of background noises. A windscreen was designed by use of micro-channels to eliminate the popping noise by the wind from the mouth of a speaker and four microphone array and signal processing techniques are applied to reduce background noise. The impact of the developed system was evaluated by experimental tests. The results show that the system can improve the required functions considerably.
본 연구에서는 임의 공간에서 정사면체 형태의 마이크로폰 어레이(microphone array)를 이용하여 음원(sound source)추적 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 음원추적 시스템은 마이크로폰 어레이의 각 마이크로폰에 도착하는 음원신호의 도착 지연시간(TDOA, Time Delay Of Arrival) 정보를 이용하여 음원의 방향성 정보를 추정한다. 임의 3차원 공간에서 음원추적을 위해서는 최소 3개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 3개 마이크로폰으로 구성된 음원추적 시스템의 경우 만약 1개의 마이크로폰이라도 신호 오차가 발생한다면 정확한 음원 방향성 추정이 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 1개의 마이크로폰을 추가한 정사면체 형태(tetrahedron shaper)의 마이크로폰 어레이를 구성하고 좌표변환 기법을 이용하여 주변 잡음이나 오류에 강인한 새로운 음원추적 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 3개의 마이크로폰을 이용한 삼각형 기반 음원추적 시스템과 본 연구에서 제안한 정사면체 기반 음원추적 시스템에 대하여 실시간 비교 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 정사면체 기반의 시스템이 최대 약 16% 이상의 향상된 검출율을 보였다.
음원 추적은 지능형 CCTV, 화상회의시스템, 음성 명령 인식 등에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 스마트강의시스템에 적합한 천정 부착형 직교배열 마이크로 음성 신호의 도착 시간차인 TDoA(Time Difference of Arrival)를 이용하는 실시간 음원추적 기법을 제안한다. TDoA를 위한 점 음원과 평행음원 모델을 분석하고, 3개의 선형배열마이크를 이용하여 상호 상관 방안을 제안하였다. 또한 직교축에 십자 배열된 5개의 마이크를 사용하여 전방위(omni-direction)에서 음원 추적이 가능함을 보였다. 무음구간을 제거하기 위하여 수신 에너지를 이용하였으며 상호상관을 부호로 연산하여 계산량을 줄이고 추정 결과에 미디언 필터(Median Filter)를 적용하여 안정도를 높였다. 제안된 시스템은 고속 MCU인 TMS320F379D와 MEMs마이크 모듈로 구현하여, 방향 검출 성능이 백색잡음이나 음악 등에 대해서는 0.5도, 음성에 대해서는 6.5도의 정밀도를 보였다.
벽체 배면에 발생한 공동은 벽체의 안정성에 악영향을 줄 수 있다. 본 연구의 목적은 실내 실험을 통해 콘크리트 벽체 배면에 발생한 공동을 마이크로폰을 이용하여 평가하는 방법을 개발하는 것이다. 철근이 매설된 콘크리트 판과 건조토를 이용하여 콘크리트 벽체 구조물과 배면의 흙을 모사하였으며, 속이 빈 반구형 플라스틱 통을 콘크리트 판과 건조토 사이에 설치하여 벽체 배면의 공동을 모사하였다. 누설 탄성 표면파는 해머로 콘크리트 판을 타격하여 발생시켰으며, 마이크로폰을 이용하여 측정하였다. 획득한 마이크로폰 신호의 고유주파수를 분석하여 공동이 존재하는 구역을 평가하였다. 공동이 존재하는 구역에서는 콘크리트 판의 굽힘 진동 거동에 의하여 1차 고유주파수가 감소하였다. 또한 1차 고유주파수에 해당하는 진폭은 공동에서 멀어질수록 감소하였으며, 철근에 인접한 측점에서는 더 큰 감소폭을 보였다. 본 연구는 마이크로폰이 콘크리트 벽체 배면에 발생한 공동의 위치를 평가하기 위해 유용하게 이용될 수 있음을 보여준다.
입력된 소리가 음성과 음향이 혼재된 경우 잡음의 영향으로 음성 인식률이 저하됨을 알 수 있으며 S/W적 처리 한계를 극복코자 H/W 장치인 MEMS 장치를 개발하여 음성 인식률을 향상시켰다. MEMS 마이크로폰 장치는 음성을 입력하는 장치로서 다양한 모양으로 구현되어 사용된다. 기존 MEMS 마이크로폰은 일반적으로 우수한 성능을 발휘하나 잡음 과 같은 특수 환경에선 음성과 음향이 혼재되어 처리 성능이 저하되는 문제점이 발생됨을 알 수 있었다. 이러한 문제점을 개선코자 초기 입력장치에 음성 특성을 구분하여 검출할 수 있는 신규 고안된 MEMS 장치를 사용하여 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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