• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.123-129
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• 2017

본 논문에서는 이중 마이크로폰 배열을 이용하여 비음수 행렬분해(nonnegative matrix factorization, NMF) 기반으로 다중음원의 도래각을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 우선 이중 마이크로폰 배열에 들어온 음향 신호들을 연속된 분석프레임으로 분할한 후, 각 프레임에 대해 조향응답파워 위상변환(steered-response power phase transform, SRP-PHAT) 빔형성기를 적용하여 스테레오 신호들을 시간-방향 영역으로 표현한다. 이러한 SRP-PHAT의 시간-방향 출력값들은 사전에 정의된 프레임 수만큼 누적하여 시간-방향 블록으로 정의한다. 다음으로, 잡음에 강건한 도래각 추정을 위하여, 각 시간-방향 블록을 블록차감 기법을 사용하여 매 프레임에 대해 정규화한다. 이후, 다중음원 환경에서 각 음원의 방향을 클러스터링하기 위해 정규화된 시간-방향 블록에 비지도(unsupervised) NMF를 적용한다. 구체적으로, 음원의 개수와 이들의 도래각을 추정하는데 각각 활성 및 기저 행렬들을 사용한다. 제안된 방법의 도래각 추정 성능을 평가하기 위해 이중 마이크로폰 배열로부터 입력된 [$-35{\circ}$, 5m], [$12{\circ}$, 4m], 그리고 [$38{\circ}$, 4.m]에 각각 위치한 세 가지 음원들에 대한 추정 오차의 절대 평균(mean absolute error, MAE) 및 오차의 표준편차를 측정하였다. 실험 결과. 제안된 방법은 기존의 SRP-PHAT 기반 도래각 추정방법에 비해 상대적으로 MAE를 56.83% 줄일 수 있었다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.88-91
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• 2006

Steered response power(SRP) based algorithm uses a focused beamformer which steers the array to various locations and searches for a peak in output power to localize sound sources. SRP-PHAT, a phase transformed SRP, shows high accuracy, but requires a large amount of computation time. This paper proposes an algorithm that clusters search spaces in advance to reduce computation time of SRP based algorithms.

• 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.17-28
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• 2008

In many practical applications of robots, finding the location of an incoming sound is an important issue for the development of efficient human robot interface. Most sound source localization algorithms make use of only those microphones that are acoustically visible from the sound source or do not take into account the effect of sound diffraction, thereby degrading the sound source localization performance. This paper proposes a new sound source localization method that can utilize those microphones that are acoustically shadowed from the sound source. The experiment results show that use of the acoustically shadowed microphones, which receive higher signal-to-noise ratio signals than the others and are closer to the sound source, improves the performance of sound source localization.