[논문]사각영역이 없는 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘

김영언; 박구만

doi:10.5909/jbe.2022.27.1.91

사각영역이 없는 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘
QRAS-based Algorithm for Omnidirectional Sound Source Determination Without Blind Spots 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.27 no.1, 2022년, pp.91 - 103

김영언 (동오정밀(주)부설연구소) , 박구만 (서울과학기술대학교 나노IT디자인융합대학원)

초록
AI-Helper

음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Determination of sound source characteristics such as: sound volume, direction and distance to the source is one of the important techniques for unmanned systems like autonomous vehicles, robot systems and AI speakers. There are multiple methods of determining the direction and distance to the sound source, e.g., using a radar, a rider, an ultrasonic wave and a RF signal with a sound. These methods require the transmission of signals and cannot accurately identify sound sources generated in the obstructed region due to obstacles. In this paper, we have implemented and evaluated a method of detecting and identifying the sound in the audible frequency band by a method of recognizing the volume, direction, and distance to the sound source that is generated in the periphery including the invisible region. A cross-shaped based sound source recognition algorithm, which is mainly used for identifying a sound source, can measure the volume and locate the direction of the sound source, but the method has a problem with "blind spots". In addition, a serious limitation for this type of algorithm is lack of capability to determine the distance to the sound source. In order to overcome the limitations of this existing method, we propose a QRAS-based algorithm that uses rectangular-shaped technology. This method can determine the volume, direction, and distance to the sound source, which is an improvement over the cross-shaped based algorithm. The QRAS-based algorithm for the OSSD uses 6 AITDs derived from four microphones which are deployed in a rectangular-shaped configuration. The QRAS-based algorithm can solve existing problems of the cross-shaped based algorithms like blind spots, and it can determine the distance to the sound source. Experiments have demonstrated that the proposed QRAS-based algorithm for OSSD can reliably determine sound volume along with direction and distance to the sound source, which avoiding blind spots.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. 2개의 마이크로폰을 사용하여 ITD와 θ_s를 구하는 전통적인 방법 Fig. 1. Most traditional methods using two microphones to calculate an ITD and θ_s
그림 그림 2. 4개의 마이크로폰을 사용하여 ITDs와 θs를 구하는 교차형 기반의 방법 Fig. 2. Cross-shaped based method using four microphones to calculate ITDs and θs
그림 그림 3. QRAS에 기반한 3 역할의 구성 Fig. 3 Architecture of three functions based on QRAS
그림 그림 4. 자동 미세 트리밍과 상쇄로 처리된 4개의 신호 Fig. 4. Four signals after that processed by auto fine trimming and countervail
그림 그림 5. 바람과 노이즈에 대한 마이크로폰의 실드 Fig. 5. Shielding the microphone from wind and noises
그림 그림 6. 음원과 직사각형 형의 마이크로폰들 사이의 AITDs 구조 Fig. 6. AITDs structure between the sound source and microphones by the rectangular-shaped
그림 그림 7. 음원과 직사각형 형의 마이크로폰들 사이의 거리 구조 Fig. 7. Distance structure between the sound source and microphones by the rectangular-shaped
그림 그림 8. QRAS에 기반한 알고리즘의 구조 Fig. 8. Structure of the QRAS-based algorithm
그림 그림 9. AITD를 갖는 As₀, Bs₁, Cs₂, Ds₃신호와 y_s 신호의 파형 Fig. 9. Waveforms of As₀, Bs₁, Cs₂, Ds₃ and y_s signals with AITDs
그림 그림 10. 음량, 방향과 거리를 보여주는 화면 Fig. 10. A display screen showing the volume, direction and distance
표 표 1. 방위각 30도로 분리된 12 방향의 방향 인식률 Table 1. Direction determination rates at 12 directions-each separated 30 degrees in azimuthal angle
표 표 2. CE_S로 보상한 후의 실제 거리와 연산 거리 Table 2. Actual distances and calculated distances after CE_S compensation
표 표 3. 잡음을 포함한 y_s 신호로 구급차를 인식하는 시험 결과 Table 3. Test results for an ambulance recognition by y_s signal with noises

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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