최근 여러 산업 분야에서 음원 위치 추정의 필요성이 커지고 있다. 기존 음원 위치 추정 방법들 중에서, 음향인텐시티 계측법은 작은 마이크로폰 어레이에서도 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 그러나, 높은 헬름홀츠 수에서의 위치 추정 오차 증가는 이 방법의 한계로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 헬름홀츠 수에 따른 인텐시티 편향 오차를 딥러닝을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정사면체 마이크로폰 어레이에서 헬름홀츠 수에 대해 측정된 음향인텐시티 벡터를 입력했을 때, 보상된 음향 인텐시티 벡터를 도출하는 밀집 층 기반의 딥러닝 모델을 적용하여 정확한 음원 위치의 추정을 가능케 한다. 본 연구의 제안 모델은, 0.1 < kd < 3.0의 모든 음원 방향에 대한 시뮬레이션 데이터를 기반으로 검증하였다. 이를 통해, 딥러닝 기반 접근 방식은 음향 인텐시티 벡터 기반의 음원 추정법을 적용하는데 있어서 측정 주파수 범위를 확장하고 다양한 크기를 갖는 마이크로폰 어레이에 적용할 수 있음을 확인하였다.
음원 추적은 지능형 CCTV, 화상회의시스템, 음성 명령 인식 등에서 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 스마트강의시스템에 적합한 천정 부착형 직교배열 마이크로 음성 신호의 도착 시간차인 TDoA(Time Difference of Arrival)를 이용하는 실시간 음원추적 기법을 제안한다. TDoA를 위한 점 음원과 평행음원 모델을 분석하고, 3개의 선형배열마이크를 이용하여 상호 상관 방안을 제안하였다. 또한 직교축에 십자 배열된 5개의 마이크를 사용하여 전방위(omni-direction)에서 음원 추적이 가능함을 보였다. 무음구간을 제거하기 위하여 수신 에너지를 이용하였으며 상호상관을 부호로 연산하여 계산량을 줄이고 추정 결과에 미디언 필터(Median Filter)를 적용하여 안정도를 높였다. 제안된 시스템은 고속 MCU인 TMS320F379D와 MEMs마이크 모듈로 구현하여, 방향 검출 성능이 백색잡음이나 음악 등에 대해서는 0.5도, 음성에 대해서는 6.5도의 정밀도를 보였다.
서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.
인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수 (HRIF: Head Related Transfer Function)이다. 2채널 음향재생 시스템에서 이 머리전달함수를 이용하여 다채널 입체음향을 재생하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 머리전달함수의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추 상에서는 앞/뒤 방향 지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 입체음향을 생성하기 위해 머리전달함수를 사용하는 과정예서 발생하는 혼돈원추 문제점을 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 머리전달함수의 주파수 차 및 인간의 청각 특성을 이용하여 각 방향에 해당하는 머리전달함수의 주파수 스펙트럼 특성을 조절하였다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 음상정위 테스트 및 청감 테스트를 실시하였으며 실험 결과 헤드폰을 기반으로 한 2채널 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생하였다. 더불어 구현된 입체음향의 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.
Many studies on crystal growth mechanisms of the hen egg-white lysozyme protein crystals have mainly performed by optical microscopy and atomic force microscopy (AFM). As results, two types of growth mechanisms, which are a two-dimensional nucleation mechanism and a spiral growth mechanism, were identified. However, there was no direct evidence of grown-in screw dislocations at the spiral sites. We first observed the screw dislocations in tetragonal lysozyme crystals using synchrotron X-ray topography. In addition, to confirm the characteristics of dislocations, we have observed some elastic constants in lysozyme crystals in terms of the sound velocity measurement by pulse echo methods. Tetragonal hen egg-white lysozyme crystals were grown by the concentration gradient method. The crystals were grown in test tubes, with an inner diameter of 8 ㎜ and 80 ㎜ in length, held vertically. The test tubes were kept at 23C for 2 weeks. The maximum size of crystals were 3×3×4 ㎟. The high quality crystals were examined by Laue topography with a water filter using synchrotron radiation. Figure is a X-ray topograph. Several straight screw dislocations were observed. We also determined Burgers vector to be a [110] direction. The measurement of sound velocity was performed by the digital signal processing method. the crystals were placed in stainless steel vessel, which was filled with lysozyme solution used for crystal growth. We observed the longitudinal sound velocity along the [110] direction in the tetragonal is obtained to be 1817 ㎧. Therefore, Young modulus and shear modulus were evaluated to be 2.70 Gpa and 1.02 Gpa, respectively, if we assumed Poisson ratio is 0.33. These results will be discussed at the meeting.
The changes in sound absorption capability and air permeability of Malas wood after high temperature heat treatment were investigated. The average air permeability of Malas in longitudinal direction after heated under the temperature of $190^{\circ}C$ during 3 hours was about 23.48 darcys and that of control was about 3.11 darcys. The noise reduction coefficients of Malas specimens were 17% for treatment and 10% for control. The means of sound absorption coefficient of specimens in the frequency range of 50~6,400 Hz were 42% for treatment and 17% for control, respectively.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권3호
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pp.105-114
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2015
This paper presents a fast Time Difference of Arrival (TDOA) estimation for sound source localization. TDOA is the time difference between the arrival times of a signal at two sensors. We propose a partial cross correlation method to increase the speed of TDOA estimation for sound source localization. We do this by predicting which part of the cross correlation function contains the required TDOA value with the help of the signal energies, and then we compute the cross correlation function in that direction only. Experiments show approximately 50% reduction in the cross correlation computation time thereby increasing the speed of TDOA computation. This makes it very relevant for real world surveillance.
Acoustic propagation in shallow water with changing environments is a major concern of navy. Temporal and spatial variability of acoustic propagation in the northern East China Sea (ECS) is studied, using the 11 years hydrographic data and the Bellhop acoustic model. Acoustic propagation in the northern ECS is highly variable due to extensive interaction of various ocean currents and boundaries. Seasonal variations of transmission loss (TL) with various source depths are highly affected by sharp gradient of sound speed and bottoms interaction. Especially, various bottom sediment types lead to severely degrading a waterborne propagation with bottom loss. In particular, the highly increased TL near the ocean front depends on the source position, and the direction of sound propagation.
This paper suggests an algorithm that can estimate the direction of the sound source in real time. The algorithm uses the time difference and sound intensity information among the recorded sound source by four microphones. Also, to deal with noise of robot itself, the Kalman filter is implemented. The proposed method can take shorter execution time than that of an existing algorithm to fit the real-time service robot. Also, using the Kalman filter, signal ratio relative to background noise, SNR, is approximately improved to 8 dB. And the estimation result of azimuth shows relatively small error within the range of ${\pm}7$ degree.
In most vehicle manufactures have traditionally relied on find-fix method of human auditor, mainly due to variation excitation source. To solve the BSR noise, the requirements for BSR test are presented in terms of detection of noise source, analysis of time-frequency and sound pressure, sound quality for noise. A number of new technology direction, particularly in the field of noise source identification application and psycho-acoustics from the Zwicker's sound quality parameter, the computed objective sound metrics and subjective jury test result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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