깊은 신경망 기반 음원 추적 기법 (Sound Source Localization Method Based on Deep Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국전기전자학회
· 수록지 정보 : 전기전자학회논문지 / 23권 / 4호 / 1360 ~ 1365페이지
· 저자명 : 박희문, 정종대

초록

본 논문은 모바일 로봇과 자동제어 시스템에 적용될 수 있는 음원 위치 추적 시스템(Sound Source Localization, SSL)을보여준다. 대부분 SSL의 기법은 음원 도달 시간차(Interaural Time Difference, ITD)와 음압 레벨의 차이(Interaural LevelDifference, ILD)를 구하고, 마이크로폰 배열의 기하학적 원리를 이용하여 위치를 찾게 된다. 하지만 본 논문에서는 음원의수평 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 결과를확인했다. 실험 결과 제안한 SSL의 접근 방식은 상당히 가능성이 있는 결과를 보여주었다.

영어초록

In this paper, we describe a sound source localization(SSL) system which can be applied to mobile robot and automaticcontrol systems. Usually the SSL method finds the Interaural Time Difference, the Interaural Level Difference, and usesthe geometrical principle of microphone array. But here we proposed another approach based on the deep neural networkto obtain the horizontal directional angle(azimuth) of the sound source. We pick up the sound source signals from thetwo microphones attached symmetrically on both sides of the robot to imitate the human ears. Here, we use differenceof spectral distributions of sounds obtained from two microphones to train the network. We train the network with thedata obtained at the multiples of 10 degrees and test with several data obtained at the random degrees. The result showsquite promising validity of our approach.

참고자료

· 없음