KATEDRA SYSTEMÓW MULTIMEDIALNYCH PG
Laboratorium Przetwarzania Dźwięków i Obrazów
Ćwiczenie nr 5: Lokalizacja wybranych źródeł dźwięku
z wykorzystaniem wektorowego czujnika akustycznego
Opracowanie:
wersja 1.0: 2011.12.06 dr inż. Józef Kotus
1. Wprowadzenie
Przedmiotem opracowania jest zastosowanie technologii wektorowych czujników akustycznych do lokalizowania źródeł dźwięku. Wektorowy czujnik akustyczny (ang. Acoustic Vector Sensor, AVS) umożliwia bezpośredni pomiar wybranej składowej prędkości cząstek powietrza zamiast ciśnienia akustycznego, mierzonego za pomocą konwencjonalnych mikrofonów. Dzięki temu możliwy jest bezpośredni pomiar natężenia dźwięku. Pojedynczy czujnik umożliwia pomiar jednej składowej wektora prędkości. Odpowiednie ustawienie trzech czujników umożliwia pomiar trzech wzajemnie ortogonalnych składowych wektora prędkości. Dzięki temu możliwe jest dokładne lokalizowanie źródła dźwięku w przestrzeni 3D. Dodatkowo, oprócz czujników prędkości, w kompletnej sądzie 3D dołączony jest również miniaturowy mikrofon pojemnościowy. Taka konfiguracja i budowa sondy natężeniowej cechuje unikatowa funkcjonalność i duża różnorodność zastosowań. Na rysunku 1 przedstawiono wygląd i rozmiary kompletnego czujnika wektorowego 3D.
Pojedynczy czujnik AVC jest zbudowany z dwóch rezystancyjnych drucików podgrzewanych do temperatury około 200°C. Ruch powietrza prowadzi do spadku temperatury. Spadek temperatury jest proporcjonalny do kwadratu prędkości cząstek. Mierząc bezwzględną zmianę temperatury możliwe jest określenie prędkości cząstek. Jednak czujnik złożony z jednego drucika oporowego nie niesie informacji o kierunku ruchu cząstek. Funkcjonalność tę uzyskano przez badanie sygnału różnicowego pochodzącego z dwóch oporowych drucików umieszczonych blisko siebie. Dzięki temu czujnik wskazuje kierunek propagacji cząstek (drucik pierwszy jest nieco chłodniejszy niż ten położony za nim, różnica wskazuje na kierunek propagacji). Dodatkowo, dzięki temu, że analizowana jest różnica temperatury pomiędzy drucikami, cały czujnik daje wyniki niezależne od bezwzględnej temperatury poszczególnych elementów [2].
Rys. 1. Zdjęcia kompletnej sondy natężeniowej 3D. Widoczne trzy czujniki prędkości cząstek dla poszczególnych kierunków i standardowy mikrofon pojemnościowy [2].
2. Pasywny Radar Akustyczny
Pierwsze prace nad określeniem kierunku dobiegania dźwięku umożliwiły opracowanie algorytmu za pomocą którego możliwe jest określenie kierunku jedynie dla sygnału, którego amplituda jest wyższa od poziomu szumu o około 10 dB. Zastosowanie dodatkowych metod cyfrowego przetwarzania sygnału (filtracja pasmowa, rozplot) umożliwiają określanie kierunku dobiegania dźwięku dla wielu źródeł jednocześnie [1][5]. Określenie „jednocześnie” oznacza, że w tej samej chwili czasu wiele różnych źródeł wytwarza energię akustyczną, przy czym amplitudy sygnałów pochodzących z różnych źródeł mogą być zbliżone. Schemat opracowanego algorytmu pasywnego radaru akustycznego przedstawiono na rysunku 2.
Akwizycja sygnałów akustycznych
Detekcja i estymacja częstotliwości sygnałów harmonicznych Wąskopasmowa filtracja Obliczenie składowych natężenia dźwięku Określenie kierunku dobiegania dźwięku Sterowanie ruchem kamery obrotowej PTZ Akwizycja sygnałów akustycznych
Detekcja i estymacja częstotliwości sygnałów harmonicznych Wąskopasmowa filtracja Obliczenie składowych natężenia dźwięku Określenie kierunku dobiegania dźwięku Sterowanie ruchem kamery obrotowej PTZ
Rys. 2. Schemat blokowy algorytmu pasywnego radaru akustycznego.
Pojedynczy czujnik umożliwia pomiar jednej składowej wektora prędkości. Odpowiednie ustawienie trzech czujników umożliwia pomiar trzech wzajemnie ortogonalnych składowych wektora prędkości. Jednoczesny pomiar ciśnienia akustycznego p(t) za pomocą mikrofonu o charakterystyce dookolnej oraz poszczególnych składowych wektora prędkości u(t) umożliwia bezpośredni pomiar poszczególnych składowych natężenia dźwięku I [3].
T T T T p t u t dt I ( ) ( ) 2 1 lim (1)Warto podkreślić, iż zastosowany czujnik wektorowy umożliwia praktyczne wyznaczenie wartości natężenia dźwięku wprost z równania 1. Konstrukcja czujnika umożliwia wyznaczenie trzech, wzajemnie ortogonalnych składowych natężenia dźwięku, dzięki czemu możliwe jest uzyskanie informacji o kierunku dobiegania dźwięku zgodnie z równaniem 2 [7]. z z y y x x
e
I
e
I
e
I
I
(2)3. Badanie parametrów Pasywnego Radaru Akustycznego
Testy praktyczne czułości i dokładności opracowanego radaru akustycznego przeprowadzono w komorze bezechowej (warunki pola swobodnego). Do badań wykorzystano następujące rodzaje sygnałów: tony proste o częstotliwościach od 125 do 16 kHz (w odstępie oktawy), sygnały szumowe dla tych samych częstotliwości ograniczone pasmowo do szerokości 1/3 oktawy oraz sygnały o charakterze impulsowym. Schemat zastosowanego układu pomiarowego oraz jego praktyczną realizację przedstawiono na rysunku 3. Sygnały emitowane przez głośniki były rejestrowane za pomocą badanej sondy USP oraz umieszczonego niemalże w tym samym punkcie mikrofonu pomiarowego (odległość około 0,5 cm) . Poziom ciśnienia akustycznego wyznaczano za pomocą systemu pomiarowego PULSE firmy Bruel&Kjær typ 7540 i mikrofonu typ 4189. System pomiarowy wykalibrowano za pomocą kalibratora akustycznego typ 4231.
PULSE TYPE 7540 1.3 m 0.005 m USP Probe Microphone TYPE 4189 USP conditioning module Generator Recording and Processing Channel A 1.3 m ANECHOIC CHAMBER CONTROL ROOM Channel B 90° Amp. TYPE 2716C PULSE TYPE 7540 1.3 m 0.005 m USP Probe Microphone TYPE 4189 USP conditioning module Generator Recording and Processing Channel A 1.3 m ANECHOIC CHAMBER CONTROL ROOM Channel B 90° Amp. TYPE 2716C
Rys 3. Schemat układu do badania czułości sondy USP i dokładności lokalizowania źródła dźwięku.
Sygnały tonalne oraz szumowe dla każdej badanej częstotliwości były prezentowane dwukrotnie. W pierwszej serii pomiarowej sygnały były emitowane jedynie z jednego głośnika (sygnał zakłócający nie był emitowany). Sygnał testowy posiadał dwie fazy, początkową – charakteryzującą się stałą amplitudą (10 s) oraz zasadniczą – amplituda sygnału była monotonicznie zmniejszana z szybkością 1dB/s. W drugiej serii ten sam sygnał testowy był odtwarzany jednocześnie z sygnałem zakłócającym emitowanym z drugiego głośnika. Sygnałem zakłócającym był szum różowy. Dla obu sesji notowano poziom ciśnienia akustycznego oraz wartość kąta wskazująca położenie źródła dźwięku.
Przed każdym kolejnym sygnałem notowano również poziom ciśnienia akustycznego samego sygnału zakłócającego. Tak zebrane dane pomiarowe posłużyły do wyznaczenie charakterystyk czułości radaru akustycznego wyrażonego przez stosunek sygnału do szumu (SNR - Signal-To-Noise Ratio) [4][6]. Wartość SNR wyznaczono niezależnie dla każdego sygnału testowego zgodnie ze wzorem 3.
SNRdB = SPLSignal dB – SPLNoise dB (3) Do poprawnego wyznaczenia wskaźnika SNRdB wymagane były dwie serie pomiarowe. W trakcie pierwszej serii wyznaczono wartości SPLSignal dB. Druga seria umożliwiła wyznaczenie wartości (SPLNoise dB). Dla drugiej serii pomiarowej sygnał testowy był prezentowany jednocześnie z sygnałem zakłócającym. Dla tych warunków wyznaczono wartości kąta określającego kierunek dobiegania dźwięku.
W przypadku sygnałów tonalnych w trakcie badań zastosowano algorytm filtracji wąskopasmowej, dostrojonej do aktualnie analizowanej częstotliwości.
4. Polecenia i opracowanie
Wprowadzenie i rzeczywista demonstracja praktyczna dla wszystkich. Praca zespołowa (zagadnienia do opracowania)
1. Przeanalizować sygnały wskazane przez prowadzącego (Program Adobe Audition oraz MATLAB).
2. Określić pozycję źródeł referencyjnych (Program MATLAB, narzędzie Time-Frequency-Angle tool v1.3 – nazwa pliku: time_freq_ang1p3.m).
3. Określić pozycję źródeł dźwięku dla wskazanych sygnałów.
4. Określić typy i liczbę źródeł dźwięku (na podstawie odsłuchu, zwrócić uwagę, że w niektórych przypadkach w tym samym czasie są obecne w sygnale dźwięki pochodzące od różnych źródeł).
5. Odtworzyć sekwencję zdarzeń na podstawie analizy wskazanych plików (określić, jaki rodzaj dźwięku występował w danym przedziale czasu i jakie było jego położenie). 6. Sformułować wnioski.
Bibliografia
[1] B. G. Quinn, Estimating frequency by interpolation using Fourier coefficients, Signal Processing, IEEE Transactions on, 42(5):1264–1268, May 1994.
[2] H.-E. de Bree, The Microflown, E-book:
http://www.microflown.com/r&d_books_Ebook_Microflown.htm
[3] M. Hawkes, A. Nehorai, Wideband Source Localization Using a Distributed Acoustic Vector-Sensor Array; IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 51, no. 6, June 2003.
[4] M. Lagrange, S. Marchand, Estimating the Instantaneous Frequency of Sinusoidal Components Using Phase-Based Methods, J. Audio Eng. Soc., Vol. 55, No. 5, May 2007.
[5] S.W. Smith, The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing, California Technical Publishing, 1997.
[6] Signal-to-noise ratio - Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Signal-to-noise_ratio.
[7] T. Basten, H.-E de Bree., E. Tijs, Localization and tracking of aircraft with ground based 3D sound probes, ERF33, Kazan, Russia, 2007.
[8] H-E de Bree, J. Wind, P. de Theije, Detection, localization and tracking of aircraft using acoustic vector sensors, Inter-Noise 2011, Osaka, Japan, 4.09-7.09.2011.
Tworzenie sygnału do analizy i określanie położenia źródła dźwięku
1. Otworzyć plik USP1_0.wav dla zadanej klasy sygnałów w programie Adobe Audition. 2. Obejrzeć postać czasową, następnie przełączyć się na widok spektrogramu
4. Odnotować czas początku i końca zdarzeń dźwiękowych zaokrąglony do pełnych sekund, np. start = 2, stop = 19.
5. W pliku TworzSygnalTestowy zmodyfikować wartości zmiennych: start, stop – linie 38 i 39 i zapisać zmiany. Przedziały należy podawać w sekundach licząc od początku pliku.
6. Uruchomić skrypt TworzSygnalTestowy z linii poleceń programu MATLAB (zwrócić uwagę na ustawienia katalogu bieżącego).
7. Obejrzeć spektrogram wykonany w programie MATLAB, skrypt: TworzSpectrogram
8. Wyniki lokalizacji źródeł dźwięku
Wybrane fragmenty spektrogramu kierunków dobiegania dźwięku można dowolnie powiększać.
Zaznaczenie wybranego obszaru na spektrogramie umożliwia obliczenie położenia źródła dźwięku. Wyniki są wyświetlane w oknie komend Matlaba. Dla zaznaczonego fragmentu uzyskany wynik to: Angle from north: -15.9218 degrees
Laboratorium Przetwarzania Dźwięków i Obrazów
Ćw. 5 Lokalizacja wybranych źródeł dźwięku z wykorzystaniem
wektorowego czujnika akustycznego Wykonujący: (nazwiska osób
wykonujących ćwiczenie)
Ocena:
Specjalność: (specjalność, semestr)
Data wykonania ćwiczenia: (data) Data oddania sprawozdania:
1. Zwięzły opis wykonanego ćwiczenia.
3. Analiza wyników.
Tabela 1. Położenie sygnałów referencyjnych dla analizowanych sygnałów.
Sygnał Kąt 1 Kąt 2 Kąt 3 Kąt 4 Kąt 5 Kąt 6 Kąt 7 Kąt 8
Określić typy i liczbę źródeł dźwięku (na podstawie odsłuchu, analizy spektrogramu, zwrócić uwagę, że w niektórych przypadkach w tym samym czasie są obecne w sygnale dźwięki pochodzące od różnych źródeł).
Plik 1 …..
Liczba zdarzeń referencyjnych: …. Liczba zdarzeń akustycznych: …. Rodzaje zdarzeń akustycznych: ….
Plik 2 …..
Liczba zdarzeń referencyjnych: …. Liczba zdarzeń akustycznych: …. Rodzaje zdarzeń akustycznych: ….
Odtworzyć sekwencję zdarzeń na podstawie analizy wskazanych plików (określić, jaki rodzaj dźwięku występował w danym przedziale czasu i jakie było jego położenie).
Tabela 2. Sekwencja zdarzeń akustycznych dla pliku 1 ….
Nr
zdarzenia Typ zdarzenia Początek
Koniec Czas trwania Położenie źródła dźwięku 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Tabela 2. Sekwencja zdarzeń akustycznych dla pliku 1 ….
Nr
zdarzenia Typ zdarzenia Początek
Koniec Czas trwania Położenie źródła dźwięku 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Wnioski.
W jakich przypadkach lokalizowanie różnych źródeł dźwięku jest możliwe i przebiega poprawnie?
Jakie okoliczności utrudniają określenie położenia źródła dźwięku?
