This research addresses sound command based human tracking problems for autonomous cleaning mobile robot in a networked AI space. To solve the problem, the difference among the traveling times of the sound command to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound from the cleaning mobile robot, which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference compared to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound command, fuzzy rules are applied and the results are used to control the cleaning mobile robot in a real-time. Finally the experiment results show that the proposed algorithm works well, even though the mobile robot knows little about the environment.
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.
본 연구는 폐쇄된 사무 공간상에서 2개의 마이크로폰을 이용하여 임의의 위치에서 발생한 음성 및 음향의 방향성 (방향각)을 추적하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안한 Subband CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한 것으로서, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력 신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이 용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 대역별 CPSP 결과의 평균값을 제공한다. 이러한 주파수 대역 분할방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 사무 공간내 잡음의 영향을 각 대역으로 한정하여 음원의 방향각 계산시 발생하는 오차를 최소화할 수 있는 보다 강인하고 정확한 음원 추적 시스템을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP 와 Subband CPSP 알고리듬의 실시간 음원 추적 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 Subband CPSP가 CPSP에 비해 평균 5% 이상의 성능 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
벽면 흡음 처리는 잔향의 제어에는 효과적이나, 잔향이 큰 공간의 경우에는 넓은 면적에 대한 적용이 필요하며, 각 벽면의 흡음은 음성 명료도에 다르게 영향을 미친다. 본 연구에서는 실내 음성 명료도의 관점에서 빔포밍 수음장치에 대한 잔향 제어를 위해 흡음 처리가 가장 효과적인 벽을 선택하는 모사 방법을 제안한다. 고정된 위치의 빔포밍 수음어레이에 대해, 화자 혹은 스피커에서 방출된 음향이 각 벽면과 충돌하는 변수를 이용해 벽면 중요도 계수를 정의하고, 이를 이용해 흡음 처리에 따른 수음부의 음성개선 효과를 예측하는 방법을 제시했다. 검증을 위해 체적이 107 m3, 잔향 시간이 1.1 s인 직육면체형 실내공간에 대해 모사 실험을 진행했다. 중요도 계수가 가장 높은 벽면에 헬름홀츠 흡음기를 적용할 때 수정된 음성 명료도는 500 Hz, 1 kHz에서 각각 5.1 dB와 4.8 dB, 또 음성전달 지수는 0.06만큼의 향상이 예측되었는데, 이는 상용코드의 계산 결과와 차이인지 역치(Just-Noticeable Difference, JND) 이내의 차이로 일치했다. 분석결과, 벽면 중요도가 가장 높은 곳에 흡음 처리한 결과는 면적이 가장 넓은 천장에 같은 흡음률을 적용할 때보다 음성 명료도 지수가 JND 이상으로 더 개선되는 것을 알 수 있었다.
This paper deals with a bearing faults localization technique based on holographic approach by visualizing sound radiated from the faults. The main idea stems from the phenomenon that bearing faults in a moving vehicle generate impulsive sound. To visualize fault signal from the moving vehicle, we can use the moving frame acoustic holography [Kwon, H.-S. and Kim, Y.-H., 1998, "Moving Frame Technique for Planar Acoustic Holography," J. Acoust. Soc. Am. Vol. 103, No. 4, pp. 1734${\sim}$1741]. However, it is not easy to localize faults only by applying the method. This is because the microphone array measures noise(for example, noise from other parts of the vehicle and the wind noise) as well as the fault signal while the vehicle passes by the array. To reduce the effect of noise, we propose two ideas which utilize the characteristics of fault signal. The first one is to average holograms for several frequencies to reduce the random noise. The second one is to apply the partial field decomposition algorithm [Nam, K.-U., Kim, Y.-H., 2004, "A Partial Field Decomposition Algorithm and Its Examples for Near-field Acoustic Holography," J. of Acoust. Soc. Am. Vol. 116, No. 1, pp. 172${\sim}$185] to the moving source, which can separate the fault signal and noise. Basic theory of those methods is introduced and how they can be applied to localize bearing faults is demonstrated. Experimental results via a miniature vehicle showed how well the proposed method finds out the location of source in practice.
This paper deals with a bearing faults localization technique based on holographic approach by visualizing sound radiated from the faults. The main idea stems from the phenomenon that bearing faults in a moving vehicle generate impulsive sound. To visualize fault signal from the moving vehicle, we can use the moving frame acoustic holography [H.-S. Kwon and Y.-H. Kim, "Moving frame technique for planar acoustic holography," J. Acoust. Soc. Am. 103(4), 1734-1741, 1998]. However, it is not easy to localize faults only by applying the method. This is because the microphone array measures noise (for example, noise from other parts of the vehicle and the wind noise) as well as the fault signal while the vehicle passes by the array. To reduce the effect of noise, we propose two ideas which utilize the characteristics of fault signal. The first one is to average holograms for several frequencies to reduce the random noise. The second one is to apply the partial field decomposition algorithm [K.-U. Nam, Y.-H. Kim, "A partial field decomposition algorithm and its examples for near-field acoustic holography," J. of Acoust. Soc. Am. 116(1), 172-185, 2004] to the moving source, which can separate the fault signal and noise. Basic theory of those methods is introduced and how they can be applied to localize bearing faults is demonstrated. Experimental results via a miniature vehicle showed how well the proposed method finds out the location of source in practice.
변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
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.
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.
The positions of rotating sound sources have been localized by experiments with the Doppler effects removed. In order to de-Dopplerize the sound signals emitted from moving sources, two kinds of signal reconstruction methods were applied. One is the forward propagation method and the other is the backward propagation method. Forward propagation method analyze the source emission time based on the instantaneous distance between sensors and the assumed source position, then the signals are reconstructed with respect to the emission time. On the other hand, the backward method uses time delay to do-Dopplerize the acquired data for the received time of reference. In both techniques. the reconstructed signal data were processed using beamforming algorithm to produce power distributions at the frequencies of interest. Experiments have been carried out for varying frequencies, rotating speeds and the object distances. It is shown that the forward propagation method gives better performance in locating source position than the backward propagation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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