This paper suggests an algorithm that can estimate the direction of the sound source in realtime. Our intelligent service robot, WEVER, is used to implement the proposed method at the home environment. 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 takes shorter execution time than that of an existing algorithm to fit the real-time service robot. The result shows relatively small error within the range of ${\pm}$ 7 degree.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.523-526
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2017
In modern recently technology, 3D-Audio is used to enhance immersion in Virtual Reality. This includes interest of people about VR and AR, which related to the field of computer graphics. In fact, a lot of research has been carried out in recent years into a 3D sound field. However, the existing 3D generator device used for virtual reality does not contain Doppler effect occurred by the sound comes to or leave from a listener, while an angle from the listener and the altitude of the source sound are applied. Therefore, this paper present 3D real sound utilizing Doppler effect with spatial-rotation-speaker. We map the source sound in 3D-space into a real space where a user stays and present 3D real sound by manipulating with rotation angle, phase difference, sound output volume of the sound in 3D-space, according to the location of a virtual source sound. Utilizing both natural Doppler effect of rotating sound that is occurring by spatial-rotation-speaker and artificial Doppler effect generated by frequency-modulation of sound quality could improving the virtual reality for sound condition for perspective listening.
Kim, Tae-Hee;Shin, Il-Seop;Cho, Chan-Geun;Oh, Jin-Kyun;Kim, Nam-Wook
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.956-959
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2007
The extension of a road system result from construction of the builling near the noise source as the roads, railroads. Many people who have a living space near the road are damaged by the noise generated the road system. Therefore, the damage will be reduced by the appropriate measure like putting some distance between receiver and source. The windows are weak among the building materials. But mainly we uses the windows as building exterior materials. So the sound insulation of the balcony windows was measured and compared.
To create 3D sound, we usually use two methods which are two channels or multichannel sound systems. Because of cost and space problems, we prefer two channel sound system to multi-channel. Using a headphone or two speakers, the most typical method to create 3D sound effects is a technology of head related transfer function (HRTF) which contains the information that sound arrives from a sound source to the ears of the listener. But it causes a problem to localize a sound source around a certain places which is called cone-of-confusion. In this paper, we proposed the new algorithm to reduce the confusion of sound image localization. HRTF grouping and psychoacoustics theory are used to boost the spectral cue with spectrum difference among each directions. Informal listening tests show that the proposed method improves the front-back sound localization characteristics much better than conventional methods.
The acoustical sources of intake and exhaust systems in fluid machines are often characterized by the source impedance and strength using linear frequency-domain modeling. In the case of the sources which are nonlinear and time-variant, however, the source parameters were sometimes incorrectly obtained. In this paper, the source model and direct measurement technique are modified in order to evaluate the effect due to nonlinear and periodically time-varying source character as well as the linear property of the reflectivity of in-duct fluid machine source. With a priori known kinematical information of the source, the types of nonlinear time-variant terms can be presumed by a simple physical model, in which there is practically no restriction on the form of the model. The concept of source impedance can be extendable by introducing the linear frequency response function for each nonlinear or time-variant input. Extending the conventional method and adapting the reverse MISO technique, it is possible to develop a direct method that can deal with the nonlinear time-variant source parameters. The proposed direct method has a novel feature that there is no restriction on the probability or spectral natures of the excited sound pressure data. The present method is verified by the simulated measurements for simplified fluid machines. It is thought that the proposed method would be useful in predicting the insertion loss or the radiated sound level from intake or exhaust systems.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.28-32
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2007
While various methods for sound source localization have been developed, most of them utilize on the time difference of arrival (TDOA) between microphones or the measured head related transfer functions (HRTF). In case of a real robot implementation, the former has a merit of light computation load to estimate the sound direction but can not consider the effect of platform on TDOAs, while the latter can, because characteristics of robot platform are included in HRTF. However, the latter needs large resources for the HRTF database of a specific robot platform. We propose the compensation method which has the light computation load while the effect of platform on TDOA can be taken into account. The proposed method is used with spherical head related transfer function (SHRTF) on the assumption that robot platform, for example a robot head, installed microphones can be modeled to a sphere. We verify that the proposed method decreases the estimation error caused by the robot platform through the simulation and experiment in real environment.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.713-717
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2014
This paper presents a beamforming technique for locating impulsive sound source. The conventional frequency-domain beamformer is advantageous for localizing noise sources for a certain frequency band of concern, but the existence of many frequency components in the wide-band spectrum of impulsive noise makes the beamforming image less clear. In contrast to a frequency-domain beamformer, it has been reported that a time-domain beamformer can be better suited for transient signals. Although both frequency- and time-domain beamformers produce the same result for the beamforming power, which is defined as the RMS value of its output, we can use alternative directional estimators such as the peak value and crest factor to enhance the performance of a time-domain beamformer. In this study, the performance of three different directional estimators, the peak, crest factor and RMS output values, are investigated and compared with the incoherent interfering noise embedded in multiple microphone signals. The proposed formula is verified via experiments in an anechoic chamber using a uniformly spaced linear array. The results show that the peak estimation of beamformer output determines the location with better spatial resolution and a lower side lobe level than crest factor and RMS estimation in noise free condition, but it is possible to accurately estimate the direction of the impulsive sound source using crest factor estimation in noisy environment with stationary interfering noise.
The effect of soundscape has been analyzed by questionnaire results. Nowadays, EEG is used to identify the human reponses due to exterior stimuli such as soundscape sound sources. So, it is very meaningful to know the EEG response to soundscape sound sources. In the present study, the sound sources of soundscape were heard to subjects in order to find out the relationship between questionnaire results and electroencephalogram results through lab test. And stimulated part of brain for evaluating words were sought in this experiment too. The results of the study are as follows : the sound source of bird+music causes more ${\alpha}$-wave rise than other sound sources and the ${\alpha}$-wave stimulated region of brain is occipitallobe. In case of ${\beta}$-wave, the left part of brain is excited. ${\delta}$-wave is on frontallobe and ${\Theta}$-wave is on right part of brain. The evaluating words for soundscape can be categorized into four groups. These results could be used for basic materials of soundscape effects analysis.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.8
no.4
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pp.43-55
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1986
In the studies of noise reduction, it is important to know the generation mechanism of noise in order to identify the noise source. The relation between the structural vibration and the radiated sound is very complex and so this paper deals with a simplified radiation model that was originally developed as a verification tool for the acoustic intensity measurement procedure. As the first step for the identification of the noise source, this study deals with the noise evaluation by measuring sound pressure. On the next step, the acoustic radiational pattern is determined by the acoustic intensity method and this paper established that the acoustic intensity method is effective on the detection of noise. In the study, furthermore, the method could be used to predict the change in the sound radiational characteristics with the attachment of absorber and could be used in determining the attachment position.
Non-destruction examinations are required in medical sciences and various engineering now. We wish to emulate the examinations in very simplified experiments. It is an educational program. We show a neural network analysis to predict the locations of a sound-source or a body irradiated by sound-waves in audio-region. The sound is an interest flux, and it enables to clear local-structures in a non-transparent space. However, the sound-propagation equations are not solved easily, therefore, we consider to adopt multi-layer neural-networks instead of the direct solutions. We used detected intensities and coordinates for input data and teaching data. A neural network learned them. The neural-network analysis decomposed the distance of 50cm. The resolution is rather rough; however, it is caused by the limitation of our equipments. Since there is no problem in the neural network processing, if we could revise experiments, then, progress of the resolution would be got. Thus, the proposed method functioned as an educational and simplified non-destruction examination.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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