인간의 청각시스템은 두 가지 요소 즉, ITD(Interaural Time Difference)와 IID(Interaural IntensityDifference)를 처리하여 음원의 위치와 추적을 하고 있다. 본 연구에서는 음원의 위치 검출을 위하여 ITD와 IID 뿐만 아니라 이전의 위치 정보를 이용하여 정확한 음원의 방향을 결정할 수 있는 TEPILD(Time Energy Previous IntegrationLocationDetector) 모델을 제안하였다. TEPILD 모델에서 time function generator는 ITD, energy function generator는 IID를 처리할 수 있도록 하였다. 음원은 정현파(500Hz,1kHz, 2kHz, 3kHz), White noise, Pink noise, News, Music으로 하고 음원의 방향은 right, front right, front, front left, left로 하였다. 실험 결과 전체 평균 정확도가99.2로 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, TEPILD가 음원 위치 검출기에 이용될 수 있음을 확인하였다.
인간의 청각시스템은 두 가지 요소 즉, ITD(Interaural Time Difference)와 IID(Interaural Intensity Difference)를 처리하여 음원의 위치와 추적을 하고 있다. 본 연구에서는 음원의 위치 검출을 위하여 ITD와 IID 뿐만 아니라 이전의 위치 정보를 이용하여 정확한 음원의 방향을 결정할 수 있는 TEPILD(Time Energy Previous Integration Location Detector) 모델을 제안하였다. TEPILD 모델에서 time function generator는 ITD, energy function generator는 IID를 처리할 수 있도록 하였다. 음원은 정현파(500Hz,1kHz, 2kHz, 3kHz), White noise, Pink noise, News, Music으로 하고 음원의 방향은 right, front right, front, front left, left로 하였다. 실험 결과 전체 평균 정확도가99.2로 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, TEPILD가 음원 위치 검출기에 이용될 수 있음을 확인하였다.
The human auditory system has been shown to posses remarkable abilities in the localization and tracking of sound sources. The localization is the result of processing two primary acoustics cues. These are the interaural time difference(ITD) cues and interaural intensity difference(IID) cues at the ...
The human auditory system has been shown to posses remarkable abilities in the localization and tracking of sound sources. The localization is the result of processing two primary acoustics cues. These are the interaural time difference(ITD) cues and interaural intensity difference(IID) cues at the two ears. In this paper, we propose TEPILD(Time Energy Previous Integration Location Detector) model. TEPILD model is constructed with time function generator, energy function generator, previous location generator and azimuth detector. Time function generator is to process ITD and energy function generator is to process IID. Total average accuracy rate is 99.2%. These result are encouraging and show that proposed model can be applied to the sound source location detector.
The human auditory system has been shown to posses remarkable abilities in the localization and tracking of sound sources. The localization is the result of processing two primary acoustics cues. These are the interaural time difference(ITD) cues and interaural intensity difference(IID) cues at the two ears. In this paper, we propose TEPILD(Time Energy Previous Integration Location Detector) model. TEPILD model is constructed with time function generator, energy function generator, previous location generator and azimuth detector. Time function generator is to process ITD and energy function generator is to process IID. Total average accuracy rate is 99.2%. These result are encouraging and show that proposed model can be applied to the sound source location detector.
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문제 정의
본 연구에서는 두 개의 마이크로폰만을 사용하고, 이것으로 발생하는 단점을 극복하기 위하여 인간이 음원의 방향을 결정하는 두 가지 요소 즉 ITD, IID를 동시에 이용할 뿐만 아니라 바로 전 검출한 음원의 위치 정보도 이용하므로 정확한 음원의 위치를 구하고자 한다.
본 연구에서는 두 개의 마이크로폰만을 사용하고, 이것으로 발생하는 단점을 극복하기 위하여 인간이 음원의 방향을 결정하는 두 가지 요소 즉, ITD와 HD를 동시에 이용할 뿐만 아니라 바로 전 검출한 음원의 위치 정보를 이용하는 TEPILD 모델을 제안하여 정확한 음원의 위치를 구하고자 하였다.
찾아내고 있다. 이를 구현할 수 있는 모델을 제시한다.
가설 설정
실험을 위한 조건으로는 한 개의 음원이 있는 것으로 하고 음원은 매우 천천히 움직일 수 있으며 조용한 실험실 환경(SNR 20dB 이상)으로 가정하고 단지 두 개의 마이크로폰만 사용한다.
제안 방법
TEPILD 모델에서 Pre Processor는 고주파 잡음을 감소시키기 위하여 사용하며 가우시안 필터로 이를 구현하였다.
Time Function Generator에서는 두 마이크로폰에 도달하는 음파의 시간차를 이용하여 현재 음원의 위치를 구할 수 있도록 하고 Energy Function Generator 에서는 두 마이크로폰의 에너지 비를 이용한 음원의 위치를 구할 수 있도록 하였으며 Previous Location Generator에서는 음원의 이전 위치와 현재 위치의 관계성을 구할 수 있도록 하였으며 Azimuth Detector 에서는 이들 정보를 종합하여 최종적으로 음원의 위치를 출력할 수 있도록 하였다.
P느 현재 위치와 이전 위치의 관계에 의해서 결정 지는 값이며 E/는 에너지와 시간차에 의해서 구해지는 위치 정보로부터 결정지는 값이며, D扇孵赤瞄”는 시간차에 의해서 구한 음원 위치정보의 정확성에 따라 “0” 혹은 "1/克”이다. X값은 세 개의 항으로 구성되므로 두 개이상의 항에서 통과를 할 때 이 함수의 값이 의미가 있는 것으로 하기 위해서 Passml獎를 2八勿로 하였다. 식 (9) 에서 제공하는 함수를 이용하여 Azimuth Detector를 구현하도록 한다.
음원은 정현파(500Hz, IKHz, 2KHz, 3KHz), White noise, Pink noise, News, Music으로 하고 음원의 방향은 right, front right, front, front left, left 범위로 하였으며 거리는 1미터에서 3미터 범위로 하였다. 최종결과의 정확도 전체 평균이 99.
일반적으로 신호들은 에너지가 연속적으로 변하며, 위치는 급격하게 변하지 않으므로 본 연구에서는 두 마이크로폰에 도달하는 음파의 시간차를 이용하여 구한 현재 음원의 위치, 에너지비를 이용한 음원의 위치와 이전의 음원의 위치 정보를 종합적으로 이용하여 음원의 방위각을 검출 할 수 있는 TEPILD (Time Energy Previous Integrated Location Detector) 모델을 제안하였으며 이를 그림 2에 나타내었다.
이용하여 구하였다. 일반적인 소리는 연속적이며 급격하게 위치가 변화되지 않으므로 현재의 위치와 과거의 위치와는 상관 관계가 있으므로지수 함수를 이용하여 과거의 위치를 고려한 현재 위치의 타당성을 구하도록 하였다. 즉, 현재의 위치, 이전의 위치 및 두 마이크에서 수신된 신호의 에너지 비의 함수로써 음원 위치 정보 구할 수 있도록 하였다.
일반적인 소리는 연속적이며 급격하게 위치가 변화되지 않으므로 현재의 위치와 과거의 위치와는 상관 관계가 있으므로지수 함수를 이용하여 과거의 위치를 고려한 현재 위치의 타당성을 구하도록 하였다. 즉, 현재의 위치, 이전의 위치 및 두 마이크에서 수신된 신호의 에너지 비의 함수로써 음원 위치 정보 구할 수 있도록 하였다. 그리고 잡음의 영향을 줄이기 위하여 가우시안 함수를 이용하였다.
위치를 나타낸다. 출력 분해능을 30도로 했으므로 허용 오차 각, 嵐은 출력 분해능의 1/2 이면 되지만 본 연구에서는 음원의 이동속도를 빠르지 않는 것으로 한정하였으므로 출력 분해능의 1/V2 즉, 匚吨을 30/也로 하였다. 그리고 (C应-R*) 값이 丁呻과 같아지면 3=1/沔 즉, 통과와 차단의 경계값이 되도록 하였다.
현재의 위치는 ITD 기능을 시뮬레이션 하여 구하고 IID 기능에 기반을 둔 두 마이크로폰의 에너지 비에 매칭되는 예측 방향 정보는 시그모이드 함수를 이용하여 구하였다. 일반적인 소리는 연속적이며 급격하게 위치가 변화되지 않으므로 현재의 위치와 과거의 위치와는 상관 관계가 있으므로지수 함수를 이용하여 과거의 위치를 고려한 현재 위치의 타당성을 구하도록 하였다.
대상 데이터
본 실험에 사용된 장치는 감각기관의 상호 작용에 관한 연구의 일부분으로 Octane 컴퓨터(*624 bit MIPS R 10000 processor)와 무선으로 연결되어 작동되는 Trilobot사에서 제공하는 이동 로봇이며 이를 그림 3에 나타내었다.
실험에 사용된 신호는 정현파<500Hz, IKHz, 2Khz, 3KHz), White noise, Pink noise, News, Music이며 이들 신호를 녹음하여 이동 로봇과 1미터에서 3미터 거리의 임의의 점에 두고 음원 위치를 구하도록 하였다.
표 1에는 일반적으로 지원되는 최고 샘플링 주파수 및 많이 사용되는 주파수에서의 각 해상도를 나타내었으며, 본 실험에서는 샘플링 주파수를 44.1KHZ로 하였다.
이론/모형
즉, 현재의 위치, 이전의 위치 및 두 마이크에서 수신된 신호의 에너지 비의 함수로써 음원 위치 정보 구할 수 있도록 하였다. 그리고 잡음의 영향을 줄이기 위하여 가우시안 함수를 이용하였다.
성능/효과
전체 평균이 99.2%로 아주 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 가까운 거리와 측면쪽으로 갈수록 상대적으로 나빴다.
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