As the need for home human care robots to improve the quality of life of the elderly in the future is also expected to gradually increase, research on robot environment recognition technology is becoming important. Sound source localization technology for robots is one of the technologies needed to enable robots to perform higher-level tasks. In the case of home mobile robots, it is important to simplify the system and accurately estimate the location of the sound source when applying such a sound source location estimation technology. This is because there is a limit to the number of microphones that can be used due to physical restrictions due to the size of hardware, etc. This research sought to solve the problem of being sensitive to disturbance and increasing computation which are disadvantages of the rule-based method when estimating the location of a sound source using clues such as interaural time difference, interaural level difference, etc. This study attempted to solve this problem by masking data mixed with information from multiple sound sources in a time domain, considering that if signals from only one active sound source can be discriminated, the use of a signal mixed with location estimation clues by multiple sound sources can be avoided. The correlation between two ear signals is evaluated using a interaural cross-correlation, and a frame having a high cross-correlation is determined as data containing only one sound source information and used in the position estimation algorithm. In this case, a signal passing through a low pass filter having a cutoff frequency of 1.6 kHz is used to obtain interaural cross-correlation. This is to prevent data from being masked even in situations where there is no other sound source by blocking distorted signals in the high frequency band. In addition, this is to reduce the calculation time by setting a database search area by acquiring more accurate interaural time difference in the process of cross-correlation operation. As a result of performance evaluation, using the low pass filter-treated signal to obtain interaural cross-correlation as a criterion for determining whether a low pass filter be used enables more accurate masking of data that reduces position estimation accuracy.
미래 고령자들의 삶의 질 향상을 위한 가정용 휴먼 케어 로봇의 필요성 또한 점차 증대될 것으로 전망됨에 따라 로봇의 주변 환경 인식 기술에 대한 연구가 중요해지고 있다. 로봇을 위한 음원 추척 기술은 로봇이 조금 더 고차원적인 작업을 가능케 하기위해 필요한 기술 중 하나이다. 가정용 모바일 로봇의 경우에 이러한 음원 위치 추정 기술을 적용하고자 할 경우 하드웨어의 크기 등에 의한 물리적 제약에 의하여 사용 가능한 마이크로폰의 개수 등에 한계가 존재하므로, 시스템을 간소화하면서도 음원 위치 추정을 정확히 할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 양이 시간 차 및 음량 차 등의 위치 추정 단서를 이용하여 규칙 기반의 알고리즘을 이용하여 음원의 위치를 추정하고자 할 때에 규칙 기반의 방법의 단점인 외란에 민감한 점 및 연산량의 증가 문제를 해결하고자 하였다. 양이 상호상관을 이용하여 두 귀 신호 사이의 상관관계를 평가하고, 높은 상관관계를 갖는 프레임을 한 개의 음원 정보만이 포함된 데이터로 판정하여 위치 추정 알고리즘에 사용한다. 이때 상호상관을 구하기 위해 1.6kHz의 차단주파수를 갖는 저역통과필터를 통과시킨 신호를 이용한다. 고주파 대역의 왜곡된 신호를 차단함으로써 다른 음원이 존재하지 않는 상황에서도 데이터가 마스킹되는 상황을 방지하기 위함이며, 또한 정확한 양이 시간 차 정보를 상호상관 연산과정에서 취득함으로써 데이터베이스 검색영역을 설정하여 연산 시간을 감소시키기 위함이다. 성능 평가 결과 저역 통과 필터 처리된 신호를 사용하여 양이 상호상관을 구한 것을 데이터 마스킹여부 판단기준으로 사용하면 저역 통과필터를 사용하지 않는 경우에 비하여 위치 추정 정확도를 감소시키는 데이터에 대하여 조금 더 정확한 마스킹이 가능해지는 결과를 얻었다.
