본 연구에서는 9가지 환경에서 마이크로폰과 자이로센서, 가속도센서를 이용하여 얻은 데이터를 특징 추출한 후 각 특징들을 조합하여 GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용한 분류실험을 수행하였다. 기존의 환경 인식에 관한 연구들에서는 주로 마이크로폰을 이용한 환경음 데이터를 통해 인식주체의 환경 상황을 인식하고자 하였으나, 여러 노이즈들이 결합한 형태로 좋은 특징을 얻기 어려운 환경음의 구조적 특성으로 인해 그 인식 성능에 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 환경상황을 인식하기 위한 또 다른 방법으로 인식주체의 움직임 특성을 반영하기 위해 자이로센서와 가속도센서의 데이터를 특징에 추가 적용하는 방식을 제안하였다. 실험결과 따르면 마이크로폰을 통해 얻은 환경음의 특징만을 이용하는 기존의 방식들에 비해 가속도센서를 통해 얻은 데이터를 기존의 환경음 특징벡터와 조합한 경우에서 5% 이상 평균 인식률이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
To enhance the speech perception of hearing aid users in noisy environment, most hearing aid devices adopt various beamforming algorithms such as the first-order differential microphone (DM1) and the two-stage directional microphone (DM2) algorithms that maintain sounds from the direction of the interlocutor and reduce the ambient sounds from the other directions. However, these conventional algorithms represent poor directionality ability in low frequency area. Therefore, to enhance the speech perception of hearing aid uses in low frequency range, our group had suggested a fractional delay subtraction and integration (FDSI) algorithm and estimated its theoretical performance using computer simulation in previous article. In this study, we performed a KEMAR test in non-reverberant room that compares the performance of DM1, DM2, broadband beamforming (BBF), and proposed FDSI algorithms using several objective indices such as a signal-to-noise ratio (SNR) improvement, a segmental SNR (seg-SNR) improvement, a perceptual evaluation of speech quality (PESQ), and an Itakura-Saito measure (IS). Experimental results showed that the performance of the FDSI algorithm was -3.26-7.16 dB in SNR improvement, -1.94-5.41 dB in segSNR improvement, 1.49-2.79 in PESQ, and 0.79-3.59 in IS, which demonstrated that the FDSI algorithm showed the highest improvement of SNR and segSNR, and the lowest IS. We believe that the proposed FDSI algorithm has a potential as a beamformer for digital hearing aid devices.
본 논문은 실제 환경에서 고품질 음성 신호 취득을 위해, 적응 마이크로폰 어레이 시스템을 위한 적응 모드 컨트롤러를 제안한다. 적응 어레이 알고리즘의 올바른 동작을 위하여, 제안된 적응 모드 컨트롤러는 시간 축의 정보뿐만 아니라 공간 축의 정보를 함께 사용한다. 제안된 적응 모드 컨트롤러는 초기화 단계와 수행 단계의 두 단계로 나뉘어 동작되는데, 초기화 단계에서는 음원 위치 추정 기술이 사용되며, 수행 단계는 신호의 상관 관계 특성에 의해 동작한다. 적응 어레이 알고리즘으로는 적응 차단 행렬을 이용한 Generalized Sidelobe Canceller가 사용되었다. 제안한 적응 모드 컨트롤러는 적응 차단 행렬이 수렴되지 않은 경우에도 사용 가능하며, 기존의 전력비 방법에 비해 안정적인 성능을 나타낸다. 본 논문은 제안한 시스템을 실제 환경에서 평가하였으며, 2m 거리에 위치한 화자에 대해 13dB SINR 향상을 얻었다.
드론은 군사적 목적으로 개발이 시작되어 현재에는 물류, 통신, 농업, 재난, 방위, 미디어 등 많은 분야에 활용되고 있다. 드론의 사용범위가 넓어짐에 따라 드론이 악용되는 사례도 증가하고 있다. 드론이 비행할 때 발생하는 물리적 현상들을 이용하여 원치 않는 드론의 위치를 탐지하는 안티 드론 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 드론이 비행할 때 발생하는 음향신호를 이용하여 드론의 위치를 도래각으로 추정하였다. 또한 드론의 운동역학 모델을 무향 칼만 필터에 적용하여 마이크로폰 어레이 탐지 성능을 향상시켜 위치 추정의 오차를 저감하였다. 시뮬레이션을 통해 드론 탐지 성능을 예측하고 실험을 통해 증명하였다.
We have developed an acoustic resonance inspection system to inspect the welding defects in the mechanical parts fabricated using friction stir welding method. The inspection system was consisted of a DAQ board, a microphone sensor, an impact hammer, and controlled by a PC software. The system was developed to collect and analyze the sound signal generated by hitting the sample with an impact hammer to determine whether it is defective. In this study, 100% welded good samples were compared with 95%, 90%, and 85% welded samples, respectively. The variation of the completeness in welding did not affect the visual appearance in the samples. As a result of analyzing the natural frequencies of the good samples, the five natural frequency peaks were identified. In the case of the defective samples, the frequency change was observed. The welding failure detection time was fast enough to be only 0.7 seconds. Employing our welding defect inspection system to the actual industrial field will maximize the efficiency of quality inspection and thus improve the productivity.
This paper describes real time implementation of subband sound localization system on a floating-point DSP TI TMS320C31. The system determines two dimensional location of an active speaker in a closed room environment with real noise presents. The system consists of an two microphone array connected to TI DSP hosted by PC. The implemented sound localization algorithm is Subband CPSP which is an improved version of traditional CPSP (Cross-Power Spectrum Phase) method. The algorithm first split the input speech signal into arbitrary number of subband using subband filter banks and calculate the CPSP in each subband. It then averages out the CPSP results on each subband and compute a source location estimate. The proposed algorithm has an advantage over CPSP such that it minimize the overall estimation error in source location by limiting the specific band dominant noise to that subband. As a result, it makes possible to set up a robust real time sound localization system. For real time simulation, the input speech is captured using two microphone and digitized by the DSP at sampling rate 8192 hz, 16 bit/sample. The source location is then estimated at once per second to satisfy real-time computational constraints. The performance of the proposed system is confirmed by several real time simulation of the speech at a distance of 1m, 2m, 3m with various speech source locations and it shows over 5% accuracy improvement for the source location estimation.
International journal of advanced smart convergence
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제1권2호
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pp.20-25
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2012
The oscillometric method and Korotkoff sound method are the most common ways to measure the blood pressure. A new automatic blood pressure measurement device, which uses both oscillometric method and Korotkoff method, was developed. A pressure sensor was used to obtain cuff pressure and oscillation signal, and a microphone was used to detect Korotkoff sounds. Forty-five measurements from fifteen subjects were used for analysis. Correlation coefficients between the traditional auscultatory method and Korotkoff sound method were 0.9820 and 0.9721 for the systolic and diastolic blood pressure values, respectively. Standard deviations of differences for the systolic and diastolic blood pressure values were 1.3019 and 1.4495, respectively. Correspondingly, correlation coefficients between the traditional auscultatory method and oscillometric method using newly developed algorithm were 0.9651 and 0.9136 for the systolic and diastolic blood pressure values, with the standard deviations of 1.42 and 1.73, respectively. The results showed that the newly developed algorithm for oscillometirc method provide accurate blood pressure values, moreover, Korotkoff sound method using microphone provides even higher accuracy. Therefore, a new automatic device which utilizes both oscillometric method and Korotkoff sound method would provide the accurate and reliable blood pressure values.
To acquire an appointed speaker's clear voice signal from inspect-camera, picture-conference or hands free microphone eliminating interference noises needs to be preceded speaker's position automatically. Presumption of sound source position's basic algorithm is about measuring TDOA(Time Difference Of Arrival) from reaching same signals between two microphones. This main project uses ADF(Adaptive Delay Filter) [4] and CPS(Cross Power Spectrum) [5] which are one of the most important analysis of TDOA. From these analysis this project proposes presumption of real time sound source position and improved model NI-ADF which makes possible to presume both directions of sound source position. NI-ADF noticed that if auditory sense of humankind reaches above to some specified level in specified frequency, it will accept sound through activated nerve. NI-ADF also proposes practicable algorithm, the presumption of real time sound source position including both directions, that when microphone loads to some specified system, it will use sounds level difference from external system related to sounds of diffraction phenomenon. In accordance with the project, when existing both direction adaptation filter's algorithm measures sound source, it increases more than twice number by measuring one way. Preserving this weak point, this project proposes improved algorithm to presume real time in both directions.
본 논문에서는 3차원 음향 인텐시티 프로브의 고주파 영역에서 발생하는 감도 저하 현상을 보정하는 방법에 대해 연구하였다. 고주파 영역에서 측정오차는 음향 인텐시티 프로브를 구성하는 마이크로폰으로 수음한 신호들의 위상차로 인하여 발생한다. 이 오차는 마이크로폰 사이의 간격보다 측정대상 음향신호의 파장일 작을 경우, 즉 신호의 주파수가 높을수록 크게 발생한다. 이 연구에서는 두개의 마이크로폰으로 구성된 1차원 프로브의 보정법들을 제안하여 그 유효성을 컴퓨터 수치계산으로 검토하였다. 음향 인텐시티 프로브를 구성하는 마이크로폰 사이의 위상차를 음원의 추정된 방향으로 보정하는 방법이 가장 유용하였으며, 이를 3차원 프로브에 적용하여 임의의 방향으로 전파하는 음원에 대해 컴퓨터 수치계산으로 검증하였다. 그 결과, 4개의 마이크로폰을 60mm 간격으로 구성한 3차원 프로브로 1dB 이하의 정밀한 측정이 가능한 주파수 범위가 약 1.2kHz 이였던 것을 제안한 보정방법을 적용한 후, 약 2.8kHz까지 감도가 향상됨이 확인되어 제안한 보정법의 유효성이 증명되었다.
본 논문에서는 길이가 긴 덕트를 대상으로 개발된 능동소음제어 방법이 길이가 짧은 덕트에서 적용될 수 없는 문제점을 해결하기 위하여 음향 임피던스 0의 경계면에 의한 SISO(Single Input Single Output)알고리듬을 적용하였다. 하나의 마이크로폰으로 소음원의 입력과 에러 감지를 동시에 할 수 있는 SISO제어기는 TMS320E25 DSP(Digital Signal Processing)칩을 이용하여 실시간으로 구현하고 실험을 통하여 그 성능을 평가하였다. 길이가 0.80m인 짧은 덕트를 대상으로 실험한 결과 전체적으로 4.7dBA의 소음저감을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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