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.
This paper investigates active noise control of tower-type air conditioners using the filtered-x least mean square (FXLMS) algorithm to reduce fan blower noise transmission. Firstly, the main components required for the active control system including the error sensor, the control speaker and the reference sensors are selected. Since the noise could significantly reduce if the reference signal includes every frequency response information, a various reference signals from accelerometers and a microphone are used. Secondly, the controller based on the FXLMS algorithm with a single-channel reference signal is implemented. Then, the control performance is examined experimentally for the different reference signals. It is found that the accelerometer signal well possesses the motor vibration related noise and a microphone signal could includes global noise. When using the reference signal with a microphone located near the motor and the fan blower, the active control system reduces the noise globally, except for several peaks.
Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.
본 연구에서는, 음성인식 시스템에서의 마이크 어레이 기반으로 한 beamforming 방법을 기반으로 음성신호에 대한 에러감소 알고리듬의 성능평가를 위한 시뮬레이션 하였으며 그 성능을 분석하였다. 또한, 마이크 어레이로 부터 취득한 음성신호로 부터 각 채널에 대한 최대 신호대잡음비 구하고 음성신호별로 신호대잡음비를 비교 검토하였다. 음성 인식률은 경우1에서는 54.2%에서 61.4%로, 경우2에서는 더 낮은 신호대잡음비로 41.2%에서 50.5%로 각각 개선됨을 알 수 있었다. 따라서 평균 에러감소율은 경우1에서 15.7%를 보였다.
An electronically Scannable microphone system is in the Planning stage. For this Purpose, a multiple microphone array with controllable delay is available. To achieve effective point-listening characteristics, we proposed an enclosed microphone array system with a complex weighting method. In this system, both the microphone arrangement and the value of the complex weighting are important. In this report, the construction of microphone array system and the signal-processing method are explained, and the calculation method for optimal complex weighting is also presented. A prototype experimental setup is designed and fabricated to verify the expected characteristics.
최근 원격 회의 시스템에서 마이크로폰 어레이를 이용한 음원 위치 추정 및 음질 향상 기술이 연구되고 있다. 이러한 기술 가운데 대표적인 정합 필터 마이크로폰 어레이는 다수의 마이크로폰을 이용하여 음원의 위치를 추적하고 음원의 방향으로부터 입사되는 신호만을 수신할 수 있도록 한다. 그러나 이는 음향 공간의 기하학적인 형태 및 재질 등을 이용한 모델로부터 미리 계산된 음향 채널을 사용하기 때문에 실제 실내 환경과의 불일치로 인하여 성능이 저하된다. 본 논문에서는 수신된 음향 신호로부터 실내 음향 채널을 추정하고 이를 정합 필터 마이크로폰 어레이에 적용하였다 연구된 방법은 실험을 통해 그 성능을 고찰하였다.
This paper describes an algorithm to suppress composite noise in a two-microphone speech enhancement system for robust hands-free speech communication. The proposed algorithm has four stages. The first stage estimates the power spectral density of the residual stationary noise, which is based on the detection of nonstationary signal-dominant time-frequency bins (TFBs) at the generalized sidelobe canceller output. Second, speech-dominant TFBs are identified among the previously detected nonstationary signal-dominant TFBs, and power spectral densities of speech and residual nonstationary noise are estimated. In the final stage, the bin-wise output signal-to-noise ratio is obtained with these power estimates and a Wiener post-filter is constructed to attenuate the residual noise. Compared to the conventional beamforming and post-filter algorithms, the proposed speech enhancement algorithm shows significant performance improvement in terms of perceptual evaluation of speech quality.
본 연구에서는 음성전기변환기로서 다이나믹 마이크로폰과 디지털 신호처리기를 사용하고 성능분석을 통해 좋은 음성신호를 출력하는 방법을 다루었다. 음성음향시스템의 성능이라 함은 음성신호를 왜곡하지 않고 얼마나 원음 특성을 충실하게 증폭하여 확성하는가를 뜻한다. 마이크로폰의 주파수 응답특성을 측정한 후, 신호처리방법으로 표준마이크로폰 주파수 응답특성과 비교하여 주파수대역 별 보정치를 구하였다. 본 논문에 사용된 마이크로폰과 스피커는 일반적으로 사용되는 제품으로, 주파수응답특성을 구하고 기준치와 비교하여 필요한 보정치를 구하였다. 이와 같이 구한 마이크로폰과 스피커의 보정치는 디지털신호처리방법으로 처리하여 원신호음에 가깝게 보상하였다. 그리고 음성음원과 수음마이크 사이의 거리변화에 의한 음향특성변화보상에 관한 측정 결과도 비교적 좋은 결과를 얻었다.
A low-noise readout integrated circuit (ROIC) for a microelectromechanical systems (MEMS) microphone is presented in this paper. A positive feedback signal amplification technique is applied at the front-end of the ROIC to minimize the effect of the output buffer noise. A feedback scheme in the source follower prevents degradation of the noise performance caused by both the noise of the input reference current and the noise of the power supply. A voltage booster adopts noise filters to cut out the noise of the sensor bias voltage. The prototype ROIC achieves an input referred noise (A-weighted) of -114.2 dBV over an audio bandwidth of 20 Hz to 20 kHz with a $136{\mu}A$ current consumption. The chip is occupied with an active area of $0.35mm^2$ and a chip area of $0.54mm^2$.
본 논문에서는 모바일 환경에서 dual microphone을 이용하여 배경 잡음을 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 참조 마이크와 주 입력 마이크로부터 측정된 신호를 각각 FDAF의 참조신호와 주 입력 신호로 하여 잡음 제거를 수행한 뒤에 MMSE-LSA를 이용하여 잔여 잡음 및 배경 잡음을 추정하여 제거 한다. 이때 일관성 있는 잡음 제거 성능을 위해 두 마이크 신호의 PLD를 이용한 VAD 결과를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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