음향카메라의 상관필터로 음원과 반사음원 구분 기능(Acoustic Camera, Correlation Filter, Sound Noise source, Reflection, Microphone array)

 

목차

 

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음향카메라의 상관필터로 음원과 반사음원 구분 기능

 

음향 카메라와 상관 필터(Correlation Filter)

음향 카메라는 소리의 위치를 시각적으로 표현하는 도구로, 다양한 소음 환경에서 소리의 출처를 식별하는 데 유용하게 사용됩니다. 이러한 음향 카메라에는 상관 필터(correlation filter)라는 중요한 기능이 포함되어 있습니다. 상관 필터는 신호 처리에서 두 신호의 유사성을 나타내며, 특정 기준 신호와 유사한 부분을 제거하거나 분리하는 역할을 합니다.

 

 

상관 필터의 원리

상관 필터는 마이크로폰 어레이(Microphone Array)를 통해 녹음된 신호에 대해 여러 참조 채널을 추가하거나, 기존의 음향 맵에서 생성된 참조 채널을 이용하여 작동합니다. 이 방법을 통해 참조 신호와의 상관관계를 계산하고, 이 상관관계를 기반으로 특정 소스의 영향을 식별할 수 있습니다.

 

 

 

• xmic(t)는 마이크로폰에 의해 녹음된 전체 신호입니다.
• xuncorr(t)는 기준 신호와 독립적인 신호입니다.
• xcorr(t)는 기준 신호와 상관된 신호입니다.

 

 

 

• xcorr(t)는 상관된 신호로, 참조 신호의 시간 이동 및 크기 조정된 반복적인 신호의 합으로 구성됩니다.
• N은 필터의 순서 또는 반복 횟수를 나타냅니다.
• an은 각 시간 이동에 대한 최적화된 상관 계수입니다.
• xref(t-τn)는 참조 신호 xref(t)가 시간적으로 이동된 형태입니다.
• τn은 시간 이동을 나타냅니다.

 

 

 

 

 

상관 필터의 적용 예

 

 

 

 

스피커를 이용한 응용 예시

두 개의 스피커가 8 kHz의 세 번째 옥타브 대역에서 Uncorrelated 신호를 방출하는 상황을 가정해보겠습니다. 이 경우 여러 가능한 소스들이 나타날 수 있습니다. 이는 주로 왼쪽 스피커의 반사에 의해 발생하는 것으로 추정됩니다. 이를 상관 필터를 통해 분석하면, 왼쪽 스피커가 참조 신호의 소스가 됩니다.

 

다음 단계는 상관 함수의 크기를 사용하여 시간 이동 τn ​을 계산하는 것입니다. 가장 큰 국지적 최대값을 식별하여 상관 계수 αn을 최적화로 계산하고, 이 합을 반복적으로 제거하여 남은 신호를 분석합니다. 이 과정은 필터 순서 N번 반복되며, 이로 인해 원래 마이크로폰 신호 xmic(t)에서 상관된 부분 xcorr(t)와 독립적인 부분 xuncorr(t)이 제거됩니다.

 

 

실험 결과

• Figure 1: 두 개의 스피커가 소스일 때의 음향 맵입니다. 여러 반사된 신호로 인해 여러 소음원이 나타납니다.
• Figure 2: 필터 순서 N=10으로 상관되지 않은 부분을 제거한 후의 음향 맵입니다. 여전히 반사된 신호들이 일부 남아있습니다.
• Figure 3: 필터 순서 N=45로 상관되지 않은 부분을 제거한 후의 음향 맵입니다. 대부분의 반사된 신호가 제거되고, 실제 소음원이 명확히 드러납니다.

 

 

 

 

위는 소프트웨어에서 설정화면으로  Delay of Reference in ms는 앞서 수식에서 tau에 해당하는 부분이고 Filter Attenuation은 N을 의미 합니다. tau 값 설정을 통해 넉넉한 delay로 실제 신호와 반사 신호 사이 시간차를 통해서 반사까지 발생하는 면의 거리 정보도 파악이 가능 합니다.

 

 

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