[논문]가려진 마이크로폰을 이용한 음원 위치 추적

이협우; 육동석

문제 정의

물론, 직접 전파 경로가 있는 (a)와 (c)의 경우 좀 더 강하고 명확한 신호의 특성을 보이지만, (b)와 (d)에서도 여전히 입력된 신호의 특성이 보이므로 이를 이용하고자 한다. 본 연구에서는 가려진 마이크로폰을 직접 전파 경로를 가지는 곳으로 가상적으로 옮겨 시간차를 추정하는 virtual relocation of microphone(VROM) 방법을 제안한다.
이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 음원으로부터 직접 전파 경로가 가려진 마이크로폰에 음파 회절현상을 통하여 도착하는 음성 신호의 이론적 시간차를 구함으로써 시간차를 이용한 음원 위치 추적 알고리즘의 성능 향상을 시도하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.

가설 설정

두 마이크로폰 사이의 신호 도달 시간차 추정을 통한 기존의 음원 위치 추적 알고리즘들은 마이크로폰 배열에 음원으로 부터 직접 전파 경로가 존재한다는 것을 가정하고 알고리즘을 수행한다. 하지만, 로봇의 몸통과 같은 구조물이 신호의 입력 경로를 방해하는 제약이 있는 환경에서는 기존 알고리즘의 가정이 맞지 않는 경우가 발생할 수 있다.

제안 방법

VROM 방법의 성능을 알아보기 위해 8 개의 마이크로폰을 등 간격 원형 형태로 배열하여 반지름 15 cm 높이 50 cm 플라스틱 통에 장착하였다. 9 x 4.7 x 3 m 크기의 회의실에서 3 번 마이크로폰을 정면으로, 직접 전파 경로를 가지는 마이크로폰을 3 개로 하고(visible: 2, 3, 4 번 마이크로폰, invisible: 1, 5, 6, 7, 8 번 마이크로폰), 스피커와의 거리 1, 3, 5 m에서 48 kHz sampling rate으로 음성 데이터를 녹음하였다. 녹음한 회의실의 반향은 약 0.
VROM 방법의 성능을 알아보기 위해 8 개의 마이크로폰을 등 간격 원형 형태로 배열하여 반지름 15 cm 높이 50 cm 플라스틱 통에 장착하였다. 9 x 4.
<그림 4>는 데이터를 녹음한 환경과 마이크로폰의 번호 배치를 나타낸다. 녹음한 데이터를 2048 samples (43 ms) 단위의 프레임으로 나누고 Hamming window를 적용하여 프레임 길이의 반씩 전진하며 실험을 진행하였다.
마이크로폰마다의 성능 기여도 분석을 위한 실험으로, 사용하는 가려진 마이크로폰의 개수와 음원 위치 추적 성능을 비교하였다[7]. 회절이나 반향 등의 영향으로 마이크로폰 간의 기여도는 다를 수 있기 때문에, 가려진 마이크로폰의 개수와 위치 추적 알고리즘 성능의 관계를 알아보기 위해 마이크로폰의 개수를 달리하며 실험하였다.
마지막으로 실제 로봇 환경과 같은 3 차원 음원 위치 추적을 위해 같은 방에서 데이터를 녹음하였다. 기존의 원형 마이크로폰 배열은 방위각만을 찾는데 적합한 구조이므로, 방위각과 고도각을 동시에 찾기 위해 같은 원형 마이크로폰 배열을 약 25 cm의 높이 차이로 배열하였다.
본 연구에서는 로봇의 외형과 같은 마이크로폰 배열 위치의 제약을 해결하기 위해 음원으로부터 직접 전파 경로가 가려진 마이크로폰을 음원에서 보이는 방향으로 위치를 가상으로 옮겨 이론적 시간차를 구하였다. 이렇게 예측한 시간차는 기존의 음원 위치 추적 알고리즘에 직접 사용할 수 있었다.
실험은 크게 세 단계로 나누어진다. 우선 가려진 마이크로폰을 모두 사용한 경우의 성능을 측정하고, 다음으로 사용하는 가려진 마이크로폰의 개수를 달리하여 음원 위치 추적 알고리즘의 성능 개선 기여도를 살펴본다. 그리고, 3 차원 공간에서의 실험 결과도 살펴본다.
그리고, 3 차원 공간에서의 실험 결과도 살펴본다. 우선, 2 차원 평면에서 SRP-PHAT와 VROM-SRP-PHAT의 성능을 비교하였다. <표 1>은 각도(방위각)의 정확도와 위치 측정 오차를 나타내는 root mean squared error (RMSE), 정답과의 거리 오차를 측정한 것이다.
정확도는 예측한 각도와 정답 각도와의 차이가 ± 5 도의 범위 안에 존재하면 정답으로 간주하여 프레임의 개수를 구하고 이를 전체 프레임 수(약 2700 개)로 나누어 계산하였다.
마이크로폰마다의 성능 기여도 분석을 위한 실험으로, 사용하는 가려진 마이크로폰의 개수와 음원 위치 추적 성능을 비교하였다[7]. 회절이나 반향 등의 영향으로 마이크로폰 간의 기여도는 다를 수 있기 때문에, 가려진 마이크로폰의 개수와 위치 추적 알고리즘 성능의 관계를 알아보기 위해 마이크로폰의 개수를 달리하며 실험하였다. 마이크로폰의 번호는 <그림 4>에서 보는 것과 같이 시계 방향으로 1에서 8까지 차례로 부여하였다.

이론/모형

두 마이크로폰에서 입력받은 신호 사이의 도착 시간차(τ)를 다음과 같이 cross correlation function을 이용하여 구한다.
제안된 VROM 방법을 음원 위치 추적 알고리즘인 SRP-PHAT에 적용한 VROM-SRP-PHAT는 다음과 같이 수행된다.

성능/효과

모든 항목에서 가장 성능이 좋은 “6 visible mics + 4 invisible”은 보이는 마이크로폰 6 개와 그와 인접한 SNR이 상대적으로 높은 위아래 4 개의 가려진 마이크로폰을 사용하여 음원의 위치를 추적한 것이다. 2 차원 결과에서와 같이 반향이 있는 3 차원 환경에서 입력된 신호의 SNR과 보이는 마이크로폰과의 상대적 거리가 음원 위치 추적 알고리즘 성능에 영향을 주는 것을 알 수 있다.
각각의 SNR은 <그림 5>의 음원 위치 추적 정확도와 높은 상관관계를 갖는 것을 알 수 있다. 또한, 보이는 마이크로폰과 인접한 마이크로폰에 입력된 신호의 SNR이 높으며 이 신호를 알고리즘에 적용하는 것이 좋은 결과를 보인다.
이렇게 예측한 시간차는 기존의 음원 위치 추적 알고리즘에 직접 사용할 수 있었다. 실험 결과를 종합해보면, 직접 전파 경로가 가려진 마이크로폰의 이론적 시간차를 음원 위치 추적 알고리즘에 사용하는 것이 보이는 마이크로폰만 사용하는 기존의 방법보다 음원 위치 추적 성능 면에서 좋을 수 있다는 것을 알 수 있었다. 하지만 보다 안정적이고 향상된 성능의 음원 위치 추적 알고리즘을 위해서는, 모든 음원으로부터 가려진 마이크로폰을 음원 위치 추적에 사용하기 보다는 상대적으로 직접 전파 경로가 존재하는 마이크로폰과 인접하고 입력된 신호의 SNR이 높은 가려진 마이크로폰을 선택적으로 사용하는 것이 다른 마이크로폰 조합보다 높은 성능 향상을 나타내는 것을 관찰할 수 있었다.
2 차원 배열에서는 보이는 마이크로폰이 3 개 이지만, 2 개의 원형 배열을 사용한 3 차원 환경에서는 직접 전파경로를 갖는 마이크로폰이 6 개가 된다. 이를 반영하여 가려진 마이크로폰의 개수를 증가시켜 실시한 실험에서는 위아래 짝수개의 마이크로폰을 추가하였고, 그 구성 중 가장 좋은 경우의 성능을 나타내었다. 성능의 측정은 앞에서와 같은 방법을 방위각과 고도각 각각에 적용하였다.
전체적으로 1 번이나 5 번 마이크로폰이 포함되는 조합의 경우 좋은 성능을 보인다. 이와 대조적으로, 음원과 가장 멀리 떨어진 7번 마이크로폰을 추가한 경우, 정확도 90.3%와 11.1 도의 RMSE를 보이며 다른 마이크로폰 조합보다 성능을 저하시켰으며, 이 마이크로폰이 포함된 다른 조합에서도 성능의 저하를 보였다. 여기서, 마이크로폰마다의 음원 위치 추적 영향력이 다르다는 것을 알 수 있다.
실험 결과를 종합해보면, 직접 전파 경로가 가려진 마이크로폰의 이론적 시간차를 음원 위치 추적 알고리즘에 사용하는 것이 보이는 마이크로폰만 사용하는 기존의 방법보다 음원 위치 추적 성능 면에서 좋을 수 있다는 것을 알 수 있었다. 하지만 보다 안정적이고 향상된 성능의 음원 위치 추적 알고리즘을 위해서는, 모든 음원으로부터 가려진 마이크로폰을 음원 위치 추적에 사용하기 보다는 상대적으로 직접 전파 경로가 존재하는 마이크로폰과 인접하고 입력된 신호의 SNR이 높은 가려진 마이크로폰을 선택적으로 사용하는 것이 다른 마이크로폰 조합보다 높은 성능 향상을 나타내는 것을 관찰할 수 있었다. 이것은 잡음, 반향, 회절 등에 의해서 각각의 마이크로폰이 음원 위치추적에 갖는 영향력이 다르기 때문이라고 해석할 수 있다.

후속연구

음원의 위치 추적 성능이 이용 가능한 마이크로폰의 개수와 빔형성된 신호의 SNR에 비례하여 향상되는 사실에 비추어 보면 직접 전파 경로를 갖지 못하는 마이크로폰은 위치 추적 알고리즘의 성능을 저하 시키는 요인이 될 수 있다. 사용가능한 모든 입력된 신호를 이용하여 음성을 강화하면 높은 SNR의 신호를 얻을 수 있다는 사실을 토대로 직접 전파 경로가 가려진 마이크로폰도 사용한다면, 음원 위치 추적의 성능을 향상 시킬 수 있을 것이다. <그림 2>는 가려진 마이크로폰과 직접 전파 경로가 있는 마이크로폰에 입력된 신호를 비교한 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	정확한 음원의 위치 추적의 장점은?	인간과 휴머노이드 로봇 사이의 자연스럽고 효율적인 의사소통을 위해서는 시스템이 소리의 발생 위치를 알아야 한다[1]. 정확한 음원의 위치 추적은 로봇이 인간의 얼굴을 바라보게 할 수 있고, 다른 방향에서 들어오는 잡음을 줄일 수 있다[2]. 이것은 인간과 로봇사이의 인터페이스에서 중요한 역할을 하는 화자 인식이나 음성 인식에 응용될 수 있다.
	마이크로폰 배열 기반의 음원 위치 추적의 방법은 어떻게 나뉘는가?	마이크로폰 배열 기반의 음원 위치 추적의 방법은 부공간 추정(sub-space estimation) 방법, 시간차 추정(time delay estimation) 방법, 빔형성(beamforming) 방법 등으로 나눌 수 있다.
	정확한 음원의 위치 추적은 어떻게 응용되는가?	정확한 음원의 위치 추적은 로봇이 인간의 얼굴을 바라보게 할 수 있고, 다른 방향에서 들어오는 잡음을 줄일 수 있다[2]. 이것은 인간과 로봇사이의 인터페이스에서 중요한 역할을 하는 화자 인식이나 음성 인식에 응용될 수 있다.

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