A new measurement system of wall pressure fluctuations on a rotating machinery, composed of digital recording device, was developed and evaluated. The small-sized digital recording device was attached on the rotating machinery and then was detached for data reduction. In order to obtain the system transfer function of the digital recording system, a dynamic calibration was performed utilizing the signal from a 1/8 inch B&K microphone as input. The time history of the unsteady pressure was then reconstructed from the output of the sensor by using this transfer function. The reconstructed pressure signals showed good agreement with the reference signal in both temporal and spectral sense. This sensor was then used to measure the wall pressure fluctuations on a rotating blade. An array of microphones were installed on the blade in the circumferential and radial directions. Various statistical moments were obtained from the measurement data set. Comparison of these quantities with the existing studies demonstrated satisfactory agreement. These tests give credence to the relevance and reliability of this device for applications in more complicated turbulent rotating machineries.
We propose a sound source localization method using the Head-Related-Transfer-Function (HRTF) to be implemented in a robot platform. In conventional localization methods, the location of a sound source is estimated from the time delays of wave fronts arriving in each microphone standing in an array formation in free-field. In case of a human head this corresponds to Interaural-Time-Delay (ITD) which is simply the time delay of incoming sound waves between the two ears. Although ITD is an excellent sound cue in stimulating a lateral perception on the horizontal plane, confusion is often raised when tracking the sound location from ITD alone because each sound source and its mirror image about the interaural axis share the same ITD. On the other hand, HRTFs associated with a dummy head microphone system or a robot platform with several microphones contain not only the information regarding proper time delays but also phase and magnitude distortions due to diffraction and scattering by the shading object such as the head and body of the platform. As a result, a set of HRTFs for any given platform provides a substantial amount of information as to the whereabouts of the source once proper analysis can be performed. In this study, we introduce new phase and magnitude criteria to be satisfied by a set of output signals from the microphones in order to find the sound source location in accordance with the HRTF database empirically obtained in an anechoic chamber with the given platform. The suggested method is verified through an experiment in a household environment and compared against the conventional method in performance.
This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.
본 연구에서는 화자의 음성신호를 이용하여 추출된 공간정보를 통해 화자의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 제안하고 실시간 구현하였다. 기존의 대표적인 화자 위치 추출 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)는 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 취약한 단점을 갖고 있으므로 구현된 시스템에서는 위치 추적 성능 개선을 위하여 반향신호에 강인한 hybrid window 알고리듬을 제안하여 적용하였다. Hybrid window 알고리듬은 실내 환경에 적합한 hybrid window를 설계하여 수신된 음성신호에 적용함으로써 반향신호에 의한 상호 상관관계를 줄이고 직접 경로에 의한 신호들의 상관관계를 높임으로써 보다 정확한 시간 지연 추정을 가능하게 한다. 제안된 시스템의 성능분석을 위해 DSP를 이용해 실시간 구현된 하드웨어를 이용해 기존의 CPSP 알고리듬과 제안된 hybrid window를 적용한 시스템을 실제 환경에서의 실험하였고 제안한 알고리듬을 적용한 시스템이 $22\%$ 이상 성공적으로 화자의 위치를 추적하였다.
본 연구에서는 마이크로폰 어레이를 이용하여 화자의 음성신호로부터 화자의 위치를 추정하는 기존의 대표적인 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)로부터 보다 반향에 강인한 알고리듬인 저주파 위상 복원 알고리듬을 제안한다. CPSP 함수는 상호 상관관계(Cross Correlation)가 정규화 되어있는 형태를 갖는데, CPSP 함수의 최대 값 인덱스로부터 화자의 공간정보인 TDOA(Time Difference Of Arrival)를 추출한다. 그러나 CPSP 함수를 이용한 공간정보 추정 알고리듬은 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 대해서 취약한 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안하는 저주파 위상복원 알고리듬은 주파수 측면에서 반향신호가 CPSP 함수에 미치는 영향을 분석하여 반향으로 인하여 왜곡된 위상 성분을 복원함으로써 보다 신뢰도 있는 TDOA 추정을 가능하게 한다. 반향신호로 인한 CPSP의 위상은 저주파보다 고주파에서 심하게 왜곡되는데, 각각의 반향신호의 도달 시간을 기하학적 분포를 갖는 확률변수로 모델링하여 이를 수학적으로 증명하였다. 또한 실제 환경에서 채집한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통해 개선된 알고리듬의 성능 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 고속철도의 주행 시 발생하는 공력소음에 대한 특성을 도출하는 연구를 수행하였다. 우선, 마이크로폰 어레이 시스템을 이용하여 고속철도 차량의 주행 소음을 측정을 통해서, 주요 공력소음원이 고속철도 차량의 전두부, 팬토그래프, 차간 부위임을 확인하였다. 또한 측정한 데이터를 바탕으로 빔형성 방법을 이용하여 빔출력을 구하였으며, 푸리에 변환을 통해서 주파수 영역에서의 빔파워 스펙트럼을 도출하였다. 본 연구를 통해서 고속철도의 주요 공력 소음원인 전두부, 팬토그래프, 차간 부위에 대한 음압 특성이 빔형성 방법을 이용하여 도출되었다.
원거리 회의나 대강당 등의 회의에서 주변의 간섭 잡음을 제거하고 정해진 발언자의 음성 신호를 얻기 위하여 적응 빔 형성 기법을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 음성 신호에 이용되는 적응 빔 기법은 레이더, 소나, 지진파 신호의 경우와는 달리 어느 정도 왜곡이 있더라도 출력 신호가 인간의 청각 특성에 적합해야 한다. Sondhi는 인간의 귀가 음성 신호의 위상에는 민감하지 않다는 성질을 이용하여 음성의 크기에 약한 제한 조건을 갖는 cost 함수를 정의하고, 이를 gradient 탐색 알고리즘을 사용하여 최적화된 필터계수를 구했다. 본 논문에서는 Sondhi가 제안한 빔 형성기의 위상 왜곡에 따른 음절 저하를 극복하기 위해 원하는 신호 방향에 대해서 선형 위상 응답 특성을 갖는 빔 형성기를 제안하였으며, 실제로 시스템을 구현할 경우 효과적으로 이용할 수 있는 샘플 처리 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬의 성능 평가를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문은 모바일 로봇과 자동제어 시스템에 적용될 수 있는 음원 위치 추적 시스템(Sound Source Localization, SSL)을 보여준다. 대부분 SSL의 기법은 음원 도달 시간차(Interaural Time Difference, ITD)와 음압 레벨의 차이(Interaural Level Difference, ILD)를 구하고, 마이크로폰 배열의 기하학적 원리를 이용하여 위치를 찾게 된다. 하지만 본 논문에서는 음원의 수평 각도를 구하기 위해 깊은 인공 신경망을 기반으로 한 다른 접근법은 제안한다. 인간의 귀를 모방한 로봇의 양쪽 마이크로폰에서 음원의 신호를 채집하여 연구에 사용했다. Network를 학습시키기 위해 양쪽 마이크로폰에서 얻어진 음원의 스펙트럼 분포 차이를 이용하였다. 각 10도 마다 채집한 데이터로 네트워크를 학습시켰고 임의의 각도에서 얻어진 데이터로 결과를 확인했다. 실험 결과 제안한 SSL의 접근 방식은 상당히 가능성이 있는 결과를 보여주었다.
본 논문은 밀접한 간격의 두 개의 마이크 배열 환경에서 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 추정을 통한 잡음 억제 방법을 제안한다. 기존의 방법은 전 밴드에서 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통해 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 잡음으로 인한 손상이 모든 특징 벡터 성분에 영향을 미쳐 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서 주파수 영역의 신호를 N개의 다중 주파수 밴드로 구분하고 각 밴드별로 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통한 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능평가는 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)에서 제공되는 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)로 비교하여 나타내었다.
본 논문은 두 개의 마이크로폰 환경에서 다중 주파수 대역 이득함수와 주파수 차감법을 결합하여 배경잡음을 억제하는 방법을 제안하였다. 다중 주파수 대역 신호대잡음비 추정을 통해 이득 함수를 얻는 음성 향상 방법은 두 채널 간 잡음신호의 상관성이 큰 경우 잡음 제거 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 하나의 채널 에서 스펙트럼 차감법을 통해 얻은 이득함수와 간섭함수 기반의 신호대잡음비 추정을 통해서 얻은 이득함수를 결합하여 가중된 이득함수를 사용하는 음성 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)의 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험과 스펙트로그램을 사용하여 성능 평가 되어졌고 PESQ시험에서 최대 MOS 0.217의 음질 향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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