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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 245 - 250 (6page)
이용수
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본 논문은 모바일 로봇과 자동제어 시스템에 적용될 수 있는 음원 위치 추적 시스템(Sound Source Localization, SSL)을 보여준다. 대부분 SSL의 기법은 음원 도달 시간차(Interaural Time Difference, ITD)와 음압 레벨의 차이(Interaural Level Difference, ILD)를 구하고, 마이크로폰 배열의 기하학적 원리를 이용하여 위치를 찾게 된다. 하지만 본 논문에서는 음원의 수평 각도를 구하기 위해 깊은 인공 신경망을 기반으로 한 다른 접근법은 제안한다. 인간의 귀를 모방한 로봇의 양쪽 마이크로폰에서 음원의 신호를 채집하여 연구에 사용했다. Network를 학습시키기 위해 양쪽 마이크로폰에서 얻어진 음원의 스펙트럼 분포 차이를 이용하였다. 각 10도 마다 채집한 데이터로 네트워크를 학습시켰고 임의의 각도에서 얻어진 데이터로 결과를 확인했다. 실험 결과 제안한 SSL의 접근 방식은 상당히 가능성이 있는 결과를 보여주었다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Sound Source Localization
Ⅲ. 시뮬레이션 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
오상헌 / 2016 / 정사면체 마이크로폰 어레이 기반 최적 음원추적 시스템 / 정보과학회논문지 43(1):13~26
Nelson Yalta / 2017 / Sound Source Localization Using Deep Learning Models / Journal of Robotics and Mechatronics 29(1):37~48
Wikipidia / Correlation and dependence
Wikipidia / Sound localization
Ian Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT PRESS
Nelson Yalta / 2017 / Sound Source Localization Using Deep Learning Models / Journal of Robotics and Mechatronics 29(1):37~48
Wikipidia / Correlation and dependence
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Ian Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT PRESS
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