두 개의 입력소자에 의한 음원방향 및 분리방법으로서는 연산량이 적고, 음원분리 성능이 높은 주파수 양귀 모델(Frequency Domain Binaural Model : FDBM)이 있다. FDBM은 주파수 영역에서 양귀간 위상차(Interaural Phase Difference : IPD) 및 양귀간 레벨차(Interaural Level Difference : ILD)를 구하여 음향신호가 오는 방향과 음원의 분리처리를 한다. 그러나 실제 환경에서는 반사음의 문제가 되고 있다. 이러한 반사음에 의한 영향을 줄이기 위하여 선행음 효과에 의한 직접음의 음상정위를 모의하여 초기 도착음을 검출하고 직접음이 오는 방향과 음원분리 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 이용하여 음원방향 추정 및 분리에 대한 성능을 시뮬레이션으로 검토하였다. 그 결과, 방향추정은 음원이 오는 방향에서 ${\pm}10%$의 범위로 집중되어 음원의 방향과 가까운 값으로 추정되었다, 반사음이 존재하는 경우의 음원분리는 기존의 FDBM에 비하여 코히런스(Coherence), 음성품질 지각평가 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality : PESQ)가 높고, 정면에서의 지향특성 감쇠량이 작아 분리의 정도가 개선됨을 나타내었다. 그러나 반사음이 존재하지 않는 경우는 분리 정도가 낮았다.
다채널 오디오 코딩 시스템을 평가함에 있어서 음색 요소뿐만 아니라 공간감 요소 역시 큰 중요성을 갖는다. 이러한 이유로 양이 시간차 왜곡 (Interaural Time Difference Distortion, ITDDist), 양이 크기차 왜곡 (Interaural Level Difference Distortion, ILDDist), 양이 상관관계 왜곡 (Interaural Cross Correlation Distortion, IACCDist)과 같은 공간감 요소를 추가하여 기존의 음질 객관 평가 권고안인 ITU-R Rec. BS. 1387-1을 다채널 오디오 시스템에 적용하기 위한 시도가 있었다. 이 다채널 오디오 시스템을 위한 확장 모델에서는 Duplex 이론에 따라, 양이 시간차 왜곡은 1.5kHz 이하의 저주파 영역에 대해서만 계산되었으며, 양이 크기차 왜곡은 2.5kHz 이상의 고주파 영역에 대해서만 계산되었다. 하지만 고주파 영역에 있어서 포락선의 양이 시간차는 공간감 인지에 있어서, 특히 음상 정위에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 고주파 영역 포락선의 양이 시간차 공간감 인지에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해 해당 인자를 계산하는 방법이 본 논문에서 소개된다. 또한, 이렇게 계산된 고주파 영역 포락선의 양이 시간차는 다채널 오디오의 주관평가 결과와 높은 상관관계를 가짐을 확인한다.
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.
Existing loudness models are specified only to diotic sounds in spite of the fact that normal human beings hear dichotic sounds. Approximately, the arithmetic mean of loudness values of both ear signals has been suggested for the resultant perceived loudness. In this study, the dependence of overall loudness perception on the interaural level differences was investigated by the subjective tests. It was found that the larger the interaural level difference, the louder the perception than the mean of calculated loudness values at both ears and the lower the critical band rate or the reference level, the louder the perception than the mean value. A modified loudness model was proposed to he applicable to dichotic sounds by using the equivalent diotic levels.
In order to improve the performance of a speech recognition system in the presence of noise, we propose a noise robust front-end using two-channel speech signals by separating speech from noise based on the computational auditory scene analysis (CASA). The main cues for the separation are interaural time difference (ITD) and interaural level difference (ILD) between two-channel signal. As a result, we can extract 39 cepstral coefficients are extracted from separated speech components. It is shown from speech recognition experiments that proposed front-end has outperforms the ETSI front-end with single-channel speech.
본 연구에서는 연속 마스킹과 같은 효과가 기준음보다도 선행되는 음(선행음)과 후속되는 음(후속음)이 음상정위에 미치는 영향을 레벨차 및 시간차(Inter Stimuli Interval : ISI)에 의한 변화를 청취실험을 하고 그 결과에 대하여 검토를 하였다. 기준음의 제시시간은 2ms이며 후속음 및 선행음의 제시시간은 10ms로 두었다. 제시음은 1kHz 정현파이며 좌우 귀에 도달하는 시간차(Interaural Time Difference : ITD)는 0.5ms로 두었다. 레벨차는 0, -10, -15, -20dB로 두어 제시하였다. 실험결과 선행음이 후속음보다도 음상정위에 크게 영향을 미치고 있음을 알았다. 그리고 선행음의 영향은 ISI의 값에 의존하고 ISI의 값이 작을 때 음상정위에 미치는 영향의 차가 있음을 알았다.
Binaural hearing aids with a voice transmitter have been widely used to enhance sound quality in noisy environment. However, this system has a limitation on sound-source localization. In this study, we investigated automatic directional-gain control method using geomagnetic sensors to provide directional information to binaural hearing aid user. The loudness gains of two hearing aids were differently controlled based on the directional information between a speaker position and a viewing direction of hearing aids user. This relative directional information was measured by two geomagnetic sensors on hearing aids user and a speaker. The results showed that the loudness gains were accurately controlled and could provide directional information based on the cue of interaural level differences.
본 논문에서는 공간에 위치한 음원으로부터 양 귀에 들리는 음향을 좌우 대칭형 스피커를 이용하여 재현하는 기술에 대한 문제점, 즉 좌우 스피커와 양 귀의 음압전달 특성에 수반되는 Cross-talk 제거와 음향학적 모델 선정에 대한 문제점들을 우선 소개한다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 Transaural 필터의 모델 제시와 본 모델의 음향학적 특성을 고찰한다. 본 연구에서는 인간 청각 기관의 공간 인지량적 인자인 ILB(interaural Level Difference)와 ITD(Tnteraural Time Difference)의 개념을 이용한 새로운 Cross-talk 제거 방법과 그리고 청각기관의 "Masking" 특성을 이용한 Transaural 필터의 진폭 보상 방법을 새로이 제안한다. 끝으로 제안된 기법은 음색 왜곡과 음질 저하를 최소화할 수 있는 장점 뿐 아니라 현장 음향 기사들이 직접 음향제작에 적용할 수 있는 장점 또한 제공한다.
This paper presents an implementation of real-time speaker localization using audio-visual information. Four channels of microphone signals are processed to detect vertical as well as horizontal speaker positions. At first short-time average magnitude difference function(AMDF) signals are used to determine whether the microphone signals are human voices or not. And then the orientation and distance information of the sound sources can be obtained through interaural time difference and interaual level differences. Finally visual information by a camera helps get finer tuning of the speaker orientation. Experimental results of the real-time localization system show that the performance improves to 99.6% compared to the rate of 88.8% when only the audio information is used.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권3호
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pp.106-110
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2019
The interaural level difference (ILD) used for the sound localization using stereo signals is to find the difference in energy that the sound source reaches both ears. The conventional ILD does not consider the time difference of the stereo signals, which is a factor of lowering the accuracy. In this paper, we propose a synchronized ILD that obtains the ILD after synchronizing these time differences. This method uses the cross-correlation function (CCF) to calculate the time difference to reach both ears and use it to obtain synchronized ILD. In order to prove the performance of the proposed method, we conducted two sound localization experiments. In each experiment, the synchronized ILD and CCF or only the synchronized ILD were given as inputs of the deep neural networks (DNN), respectively. In this paper, we evaluate the performance of sound localization with mean error and accuracy of sound localization. Experimental results show that the proposed method has better performance than the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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