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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최홍섭
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 대진대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수13
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음원위치 추정에 관한 연구
전자공학과 김 환 용
지도교수 최 홍 섭
최근 음성인식 기술의 실용화와 더불어 음원위치 추정에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다. 음성인식 기술은 사람이 말을 하여 기계와 소통하는 것으로 1950년대 등장하여 지속적인 연구가 진행되었지만, 낮은 인식률로 2000년대 중반까지 대중화되지 못했다. 이후 인식률이 높아짐에 따라 음성인식이 자동차의 네비게이션이나 스마트폰 등 여러 서비스에 적용되기 시작했다. 이런 음성인식 기술과 더불어 꼭 필요한 기술이 음원위치 추정기술이다. 음원위치 추정기술은 로봇과 사람이 대화할 때[1], 회의장에서 발성한 화자의 위치를 찾을 때, 스마트 자동차, 저격수의 위치를 찾을 때[2], 스마트 cctv 등 여러 가지 상황에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 2차원상에서 소리가 발생했을 때 마이크 센서를 이용해서 음원의 좌표나 각도를 추정하는 방법에 대해서 논의한다. 일반적으로 음원의 위치를 찾는 방법은 TOA(Time Of Arrival), TDOA(Time Difference of Arrival), [3],[4] 빔포밍[5] 방법, 힐버트 변환을 이용한 방법[6], 머리전달함수를 이용한 방법[7]등이 있는데 이중 소량의 마이크 센서를 이용하는 TDOA 방법을 이용하였다. TDOA 방법은 각각의 센서들에 들어오는 신호의 시간차를 구하는 방법인데, TDOA 방법 중 GCC-PHAT (Generalized Cross Correlation Phase Transform) 알고리즘을 이용하여 지연시간을 계산하였다. 다음 이 지연시간을 이용하여 음원까지의 각도를 구하게 되는데, 이때 사인 역함수를 이용한다. 만일 마이크가 총 n개 존재한다면 개의 페어가 생기므로 각 페어에서 사인 역함수를 이용하여 n개의 각도를 구하고 이 n개의 각도를 이용하여 n개의 직선 방정식을 세우는데, 이 중 가장 음원의 위치를 잘 표현할 수 있는 n개의 직선 중 2개를 선택하여 교점을 구하면 2차원 상에서 음원의 좌표를 찾을 수 있다.
본 논문에서는 음원의 위치를 가장 잘 나타내는 마이크 페어 2개를 선택하기 위해, 마이크가 3개일 때 공간영역을 분할[8],[9]해서 페어를 선택하는 방법과 마이크가 4개일 때 공간영역을 분할해서 마이크 페어를 선택하는 방법에 대해 설명하고 음원의 위치를 찾는 방법에 대해 설명한다.
또한 본 논문에서는 단일음원에 대해 설명하였으나 실제 환경에서는 다중음원이 존재하므로 다중음원이 존재할 때 음원의 좌표와 각도를 추정하는 법에 대하여 설명하였다.
실험결과 단일음원일 때 3개의 마이크 센서를 이용하여 좌표를 추정하였을 때는 해상도가 낮아 좌표추정에 실패하였으나 본 논문에서 제안한 마이크가 4개일 때 음원의 좌표 추정시 성공률이 67%로 개선되었다.
전자공학과 김 환 용
지도교수 최 홍 섭
최근 음성인식 기술의 실용화와 더불어 음원위치 추정에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다. 음성인식 기술은 사람이 말을 하여 기계와 소통하는 것으로 1950년대 등장하여 지속적인 연구가 진행되었지만, 낮은 인식률로 2000년대 중반까지 대중화되지 못했다. 이후 인식률이 높아짐에 따라 음성인식이 자동차의 네비게이션이나 스마트폰 등 여러 서비스에 적용되기 시작했다. 이런 음성인식 기술과 더불어 꼭 필요한 기술이 음원위치 추정기술이다. 음원위치 추정기술은 로봇과 사람이 대화할 때[1], 회의장에서 발성한 화자의 위치를 찾을 때, 스마트 자동차, 저격수의 위치를 찾을 때[2], 스마트 cctv 등 여러 가지 상황에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 2차원상에서 소리가 발생했을 때 마이크 센서를 이용해서 음원의 좌표나 각도를 추정하는 방법에 대해서 논의한다. 일반적으로 음원의 위치를 찾는 방법은 TOA(Time Of Arrival), TDOA(Time Difference of Arrival), [3],[4] 빔포밍[5] 방법, 힐버트 변환을 이용한 방법[6], 머리전달함수를 이용한 방법[7]등이 있는데 이중 소량의 마이크 센서를 이용하는 TDOA 방법을 이용하였다. TDOA 방법은 각각의 센서들에 들어오는 신호의 시간차를 구하는 방법인데, TDOA 방법 중 GCC-PHAT (Generalized Cross Correlation Phase Transform) 알고리즘을 이용하여 지연시간을 계산하였다. 다음 이 지연시간을 이용하여 음원까지의 각도를 구하게 되는데, 이때 사인 역함수를 이용한다. 만일 마이크가 총 n개 존재한다면 개의 페어가 생기므로 각 페어에서 사인 역함수를 이용하여 n개의 각도를 구하고 이 n개의 각도를 이용하여 n개의 직선 방정식을 세우는데, 이 중 가장 음원의 위치를 잘 표현할 수 있는 n개의 직선 중 2개를 선택하여 교점을 구하면 2차원 상에서 음원의 좌표를 찾을 수 있다.
본 논문에서는 음원의 위치를 가장 잘 나타내는 마이크 페어 2개를 선택하기 위해, 마이크가 3개일 때 공간영역을 분할[8],[9]해서 페어를 선택하는 방법과 마이크가 4개일 때 공간영역을 분할해서 마이크 페어를 선택하는 방법에 대해 설명하고 음원의 위치를 찾는 방법에 대해 설명한다.
또한 본 논문에서는 단일음원에 대해 설명하였으나 실제 환경에서는 다중음원이 존재하므로 다중음원이 존재할 때 음원의 좌표와 각도를 추정하는 법에 대하여 설명하였다.
실험결과 단일음원일 때 3개의 마이크 센서를 이용하여 좌표를 추정하였을 때는 해상도가 낮아 좌표추정에 실패하였으나 본 논문에서 제안한 마이크가 4개일 때 음원의 좌표 추정시 성공률이 67%로 개선되었다.
목차
목 차1. 서론 12. 위치 추정 알고리즘 42.1 TOA (Time of arrival) 42.2 AOA (Angle of Arrival) 62.3 TDOA (Time dffirence of arrival) 82.4 Beamforming 113. 음원 각도 추정 163.1 지연시간 측정 163.1.1 상호상관함수 163.1.2 GCC-PHAT (Generalized cross correlation) 183.2 마이크가 2개일 때 음원의 각도 추정 193.3 마이크가 3개 이상일 때 음원의 각도 추정 223.3.1 모든 마이크 페어의 정보를 이용한 각도 추정 방법 233.3.2 공간영역을 분할한 음원의 각도 추정 방법 254. 음원의 좌표 추정 304.1 좌표 추정 방법 304.2 공간 영역 분할을 이용한 직선 선택 방법 314.2.1 마이크가 3개일 때 좌표 추정을 위한 공간영역 분할 324.2.2 마이크가 4개일 때 좌표 추정을 위한 공간영역 분할 345. 다중 음원 위치 추정 385.1 다중 음원 위치 추정 시뮬레이션 386.실험 및 결과 417.문제점 고찰 478.결론 49참고 문헌 50Abstract 51
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