A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency-domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, two sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array show the most accurate determination of multiple sources' positions.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, several sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array shows the most accurate determination of multiple sources' positions.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권1호
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pp.157-167
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2017
This paper proposes a simple sound source localization (SSL) method based on signal energies comparison and partial cross correlation for TDOA computation. Many sound source localization methods include multiple TDOA computations in order to eliminate front-back confusion. Multiple TDOA computations however increase the methods' computation times which need to be as minimal as possible for real-time applications. Our aim in this paper is to achieve the same results of localization using fewer computations. Using three microphones, we first compare signal energies to predict which quadrant the sound source is in, and then we use partial cross correlation to estimate the TDOA value before computing the azimuth value. Also, we apply a threshold value to reinforce our prediction method. Our experimental results show that the proposed method has less computation time; spending approximately 30% less time than previous three microphone methods.
드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.
Web 2.0 시대를 맞아 최근 웹상에는 소셜 미디어 서비스(Social Media Service)가 각광받고 있다. 환경적 변화에 맞춰 사용자의 요구를 충족시키는 소셜 미디어 서비스로써 합주서비스를 제공하고자 한다. 합주서비스는 MMMD(Multi Media Multi Device) 개념으로 음원을 제공하고자 한다. 즉, 합주곡을 하나의 재생장치를 통해 듣는 것이 아니라, 악기 별로 재생장치를 선택해 연주함으로써 오케스트라에서 음악을 감상하는 것 같은 실감을 부여할 수 있다. 목표를 충족시키기 위해서 합주곡을 구성하는 악기 별 음원을 분리하고 연주를 위해 필요한 음원을 추출하고 음원을 각 재생장치로 전달하는 작업을 AET Process로 정의하였다. 음원 간의 동기화를 제어하기 위해서 쉼표를 이용한 동기화 알고리즘을 제안하였다. AET Process와 쉼표를 이용한 동기화 처리 방법을 이용하여 사용자에게 실감 있는 합주 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문은 근접장 음향 홀로그래피를 이용한 수중 음원의 위치를 추정하는 기술에 대한 것이다. 수중 소음원의 식별에 적용 가능함을 실험으로 검증하고 그 결과를 기술하였다. 실험에 사용된 음원은 2개의 구형 센서로 구성되고 음원의 근거리 음압은 음원과 근접된 위치에 설정된 홀로그램 평면에서 측정된다. 측정된 음압에 대한 상호전력 스펙트럼으로부터 홀로그램 평면에서의 복소음압을 구하고 이를 공간 변환하여 음원 영역에서의 음장분포를 구하였다. 음원 영역에서의 음장분포 결과는 음원의 위치와 발생된 음원준위의 크기를 가시적으로 보여주며, 실험 결과는 음원의 위치와 음원준위의 상대적인 크기를 정확하게 추정하고 있어 근접장 음향 홀로그래피를 이용하여 수중 소음원의 위치 추정과 개별 소음원의 기여도 분석이 가능함을 확인하였다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기하학 기반의 사운드 생성 기법을 활용하여 1)다중 음원, 2)바람의 이류와 3)온도에 따른 상호작용을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 최근에 절감된 광선추적법(Reduced raytracing) 기반으로 사운드(Sound) 위치를 업데이트하고 많은 레이(Ray)의 재귀적인 반사/굴절 없이 사운드 전파와 회절을 효율적으로 계산하는 방법이 제안되었지만, 이 접근법은 사운드의 전파 특징만을 고려했지 다중 음원, 바람의 이류와 온도에 따른 상호작용은 고려하지 못했다. 이러한 한계는 정적인 사운드만 생성하기 때문에, 다양한 가상환경에서 사운드를 통한 장면 제작을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 여러 개의 사운드가 배치된 상황에서 사운드 맵을 효율적으로 구성할 수 있는 방법과 이것을 통해 효율적으로 에이전트의 움직임을 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 뿐만 아니라 바람의 이류와 온도를 고려하여 사운드 전파를 제어를 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사운드를 기반으로 콘테츠 몰입을 개선시킬 수 있는 게임뿐만 아니라 메타버스 환경 디자인, 군중 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다.
An active virtual impedance algorithm is newly proposed to track a sound source and to avoid obstacles while a mobile robot is following the sound source. The tracking velocity of a mobile robot to the sound source is determined by virtual repulsive and attraction forces to avoid obstacles and to follow the sound source, respectively. Active virtual impedance is defined as a function of distances and relative velocities to the sound source and obstacles from the mobile robot, which is used to generate the tracking velocity of the mobile robot. Conventional virtual impedance methods have fixed coefficients for the relative distances and velocities. However, in this research the coefficients are dynamically adjusted to elaborate the obstacle avoidance performance in multiple obstacle environments. The relative distances and velocities are obtained using a microphone array consisting of three microphones in a row. The geometrical relationships of the microphones are utilized to estimate the relative position and orientation of the sound source against the mobile robot which carries the microphone array. Effectiveness of the proposed algorithm has been demonstrated by real experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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