Sound source localization
Creators: name: Δαμουλάκης, Ματθαίος Χαράλαμπου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: sound source localization
microphone array
time difference of arrival
εντοπισμός ηχητικής πηγής
συστοιχία μικροφώνων
χρονική διαφορά άφιξης

description: The location of a sound source can be estimated, using microphones arrays and estimating the time difference of arrival (TDOA) or the direction of arrival (DOA) of the sound. In the beginning of this thesis, basic theory concerning the terms beamforming, sound propagation, characteristics of microphones, adaptive and non-adaptive beamformers is surveyed. Furthermore, state-of-the art strategies of source localization are described. Two methods for source localization are implemented. The first method addresses the localization of a speaker by estimating first the TDOA and then exploiting the TDOA within an efficient estimator for hyperbolic location. The second method deals with the localization of a sound source based on DOA, which are estimated by means of either the generalized cross correlation with phase transform (GCC-PHAT algorithm) or the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and then exploited to find the position of the source thanks to a triangulation algorithm. Several experiments are conducted employing different numbers of microphones and positioning them in different locations. The accuracy of source localization assessed by the Euclidean distance between the estimated source location and the real one. Accuracy results showed very good attribution of estimating methods. In the first experiment, the importance of the location and the number of microphones used is indicated by the results, since the most accurate prediction of the sound source was implemented with the use of 10 microphones. In the second experiment, accuracy results indicated the importance of the use of arrays consisting of specific number of microphones in combination with the close proximity with each other. The most accurate prediction of the sound source was implemented with the use of two arrays consisting of 4 elements located 50cm to each other. On the contrary, MUSIC algorithm was not as efficient as GCC-PHAT in the estimation of DOA.
description: Σε πολλές εφαρμογές όπως η αναγνώριση ομιλίας, ο εντοπισμός της θέσης ενός ομιλητή, και οι τηλεδιασκέψεις, χρησιμοποιούνται συστοιχίες μικροφώνων. Ο εντοπισμός της θέσης μιας ηχητικής πηγής αποτελεί ένα κλασσικό πρόβλημα στη χρήση των ραντάρ και των σόναρ και μπορεί να εκτιμηθεί με τη χρήση συστοιχίας μικροφώνων, υπολογίζοντας την χρονική διαφορά άφιξης (TDOA) ή την κατεύθυνση άφιξης του ήχου (DOA) του ήχου. Η παραγωγή ομιλίας αποτελεί μια τυχαία διαδικασία με ευρυζωνικό φάσμα. Το γεγονός αυτό σε συνδυασμό με την ταυτόχρονη παρουσία περισσοτέρων ομιλητών καθιστούν το πρόβλημα δυσχερές ως προς την επίλυσή του. Αρχικά, αναλύονται οι βασικοί θεωρητικοί άξονες σχετικά με τη διαμόρφωση ηχητικών δεσμών, τη διάδοση του ήχου, καθώς και τα χαρακτηριστικά των μικροφώνων. Επιπλέον περιγράφονται βασικές μέθοδοι εντοπισμού ηχητικής πηγής. Στη παρούσα διπλωματική εργασία δύο μέθοδοι εντοπισμού ηχητικής πηγής υλοποιούνται σε δύο διαφορετικά πειράματα. Τα πειράματα πραγματοποιούνται σε δισδιάστατο χώρο. Στο πρώτο πείραμα, πραγματοποιείται συλλογή σημάτων ομιλίας ενός ομιλητή από πολλαπλά μικρόφωνα σε ένα δωμάτιο διαστάσεων 4x4x4. Διάφορα πειράματα υλοποιούνται χρησιμοποιώντας διαφορετικό αριθμό μικροφώνων και σε διαφορετικές θέσεις. Για τον εντοπισμό της θέσης χρησιμοποιήθηκαν καταγραφές από 5, 10, και 14 μικρόφωνα. Στη πρώτη μέθοδο υλοποιείται εκτίμηση των TDOA και αξιοποίηση αυτών με εφαρμογή ενός αλγόριθμου εντοπισμού θέσης. Ο τελευταίος αλγόριθμος προσεγγίζει τη θέση της πηγής από ένα σετ υπερβολών, οι οποίες καθορίζονται από τις μετρήσεις των TDOA. Εισάγοντας μία ενδιάμεση μεταβλητή, οι μη γραμμικές εξισώσεις που σχετίζονται με τις εκτιμήσεις των TDOA και τη θέση της πηγής, μετατρέπονται σε ένα σύνολο γραμμικών εξισώσεων με άγνωστες τις παραμέτρους και την ενδιάμεση μεταβλητή. Η αρχική λύση δίνεται από τη χρήση του αλγορίθμου των ελαχίστων τετραγώνων. Μία δεύτερη εφαρμογή του, σε συνδυασμό με μία γνωστή σχέση που συνδέει τη θέση της πηγής και της ενδιάμεσης μεταβλητής που εισάγαμε, δίνει μία βελτιωμένη λύση. Στο δεύτερο πείραμα ο ομιλητής καταγράφεται σε συγκεκριμένο σημείο στο χώρο, από δύο συστοιχίες μικροφώνων. Διάφορα πειράματα υλοποιούνται χρησιμοποιώντας δύο συστοιχίες μικροφώνων αποτελούμενες από 2,4, και 6 μικρόφωνα αντίστοιχα. Η απόσταση των μικροφώνων της κάθε συστοιχίας μεταβάλλεται από 20 έως 100 εκατοστά. Η δεύτερη μέθοδος βασίζεται στις εκτιμήσεις των DOA οι οποίες υλοποιούνται μέσω του αλγόριθμου γενικευμένης συσχέτισης (GCC-PHAT algorithm) είτε μέσω του αλγόριθμου ταξινόμησης πολλαπλών σημάτων (MUSIC algorithm). Στη συνέχεια πραγματοποιείται εντοπισμός της πηγής με την εφαρμογή ενός αλγόριθμου που βασίζεται σε απλούς τριγωνομετρικούς τύπους. Έχοντας υπολογίσει τις τιμές των DOA σχεδιάζουμε ευθείες γραμμές από τις συστοιχίες μικροφώνων κατά μήκος των διευθύνσεων άφιξης. Το σημείο τομής των δύο ευθειών, είναι η εκτιμώμενη θέση της πηγής. Η ακρίβεια των μεθόδων εκτιμάται από τον υπολογισμό της Ευκλείδειας απόστασης μεταξύ τη εκτιμώμενης πηγής και της πραγματικής. Τα αποτελέσματα ακρίβειας των πειραμάτων δείχνουν πολύ καλή απόδοση των μεθόδων εκτίμησης. Τα αποτελέσματα από το πρώτο πείραμα φανερώνουν τη σημασία της θέσης των μικροφώνων που χρησιμοποιήθηκαν για την καταγραφή καθώς και της ποσότητας αυτών. Η πιο ακριβής εκτίμηση πραγματοποιήθηκε με τη χρήση 10 μικροφώνων. Τα αποτελέσματα του δεύτερου πειράματος φανερώνουν τη σημασία του συνδυασμού ποσότητας και απόστασης των μικροφώνων σε μία συστοιχία. Η πιο ακριβής εκτίμηση πραγματοποιήθηκε με τη χρήση 4 μικροφώνων ανά συστοιχία τοποθετημένα σε απόσταση 50 εκατοστών μεταξύ τους. Η χρήση του αλγόριθμου GCC-PHAT στις εκτιμήσεις των DOA επέφερε πολύ καλύτερα αποτελέσματα από αυτή του αλγόριθμου MUSIC.