You are here

Home » Content

Genetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması

Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm

Journal Name:

  • Bilişim Teknolojileri Dergisi

Publication Year:

  • 2008

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
Microphone arrays are sets of microphones placed geometrically at different locations. In delay-and-sum beam-forming, the signals received from different microphones are delayed by certain amounts and summed together. Beam-forming is a kind of spatial filtering that performed by steering and focusing operations. In this way, the speech signal is improved according to noise and interference signals. In order to perform beam-forming using microphone arrays, it is crucial to know the location of the sound source. In this study, the position of the sound source is automatically determined by analyzing the incoming sound signals, using genetic algorithm. In experimental studies, it is seen that it is possible to localize the sound source by using this method. Genetic algorithm, which has various applications, is successfully used for sound source localization problem. In this study, variable length mutation method is presented for performance improvement. The implemented system could be effectively used in many applications such as teleconferencing.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Mikrofon dizileri birden fazla mikrofonun farklı uzaysal noktalara yerleştirilmesi ile elde edilen yapılardır. Farklı mikrofonlardan alınan ses sinyallerinin uygun zaman gecikmeleri ile ötelenip toplanması ile hüzme şekillendirme yapılır. Hüzme şekillendirmede yapılan yönlendirme ve odaklama işlemleri ile bir çeşit uzaysal süzgeçleme gerçekleştirilmiş olur. Böylece konuşmacının sesi, gürültü ve girişimlere göre daha fazla artırılmaktadır. Bu amaçla, konuşmacının yerinin (uzaysal koordinatlarının) bilinmesi gereklidir. Bu çalışmada, mikrofon dizilerine gelen sesler analiz edilerek genetik algoritma yöntemi ile konuşmacının konumu otomatik olarak bulunmaktadır. Burada konuşmacıdan diğer ses kaynaklarına göre daha güçlü sinyal alındığı bilgisinden yararlanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda bu yöntem sayesinde çok az bir hatayla konuşmacının yerinin bulunduğu görülmüştür. Birçok uygulama alanı olan genetik algoritma, konuşmacı yerinin bulunması noktasında başarılı sonuçlar elde edilmesini sağlamıştır. Bu çalışmada, değişken genlikli mutasyon yöntemi kullanılması önerilerek performans artırılması sağlanmıştır. Geliştirilen bu sistem telekonferans gibi uygulamalarda etkin bir şekilde kullanılabilecektir
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-genetik-algoritma-ile-mikrofon-dizilerinde-ses-kaynaginin-yerinin-bulunmasi.pdf
  • 1
23-33
  • Turkish

REFERENCES

References: 

[1] Sullivan, M., T., “Multi-Microphone Correlation-Based Processing
for Robust Automatic Speech Recognition”, Ph.D. Thesis, Carnegie
Mellon University Department of Electrical and Computer
Engineering, Pennsylvania, 8-100 (1996).
[2] Hamahara, T., Kuroiwa, K., Hoshino, O., “Field Measurement Of
Multi-Sound Directions By Using Microphone Array System Based
On Genetic Algorithm”, Proceedings of the 9th International
Conference on Neural information Processing(ICONIP’02) ,
1216-1220, Singapore (2002).
[3] Kawano, J., Ogawa, T., Kuroiwa, K., Hoshino, O., “Estimation of
Sound Direction for Multi-Sound Field Using Genetic Algorithm”,
Proceedings of the 8th International Conference on Neural
information Processing (ICONIP’01), Shanghai-China (2001).
[4] Widrow, B., “A Microphone Array for Hearing Aids”, IEEE
Circuits and Systems Magazine, 1 (2): 26-32 (2001).
[5] Veen, V., Buckley, K, “Beamforming: A Versatile Approach to
Spatial Filtering”, IEEE Acoustics, Speech and Signal Processing
(ASSP) Magazine, 4-24 (1988).
[6] Weinstein, E., Steele, K., Agarwal, A., Glass, J., “LOUD: A 1020-
Node Modular Microphone Array and Beamformer for Intelligent
Computing Spaces”, MIT/LCS Technical Memo MIT-LCS-TM-
642, Cambridge, 1-17 (2004).
[7] Aguilar, J., R., Arias, M., Salinas, R., Abidi, M., A., “Direct search
of time delay in beamforming applications”, Proc. of the III
Encuentro Chileno de Acústica INGEACUS 2004, ValdiviaChile, 186-192 (2004).
[8] Birinci, I., Y., Leblebicioğlu, K., “Mikrofon Dizisi Yerleşiminin
Genetik Algoritma ile Optimizasyonu”, Sinyal İşleme ve İletişim
Uygulamaları Kurultayı (SIU’2006), İstanbul, 1-4 (2006).
[9] Hacıvelioğlu, İ., Dinçer, H., “Akıllı Anten Sistemlerinde İşaret
Geliş Açısı Kestirim Yöntemleri”, II. İletişim Teknolojileri Ulusal
Sempozyumu, Adana (2005).
[10]Tamer, Ö., Köktürk, G., Özmehmet, K., “Düzgün Doğrusal Anten
Dizilerinde En Büyük Olabilirlik Yöntemi Kullanarak Geliş Açısı
Belirlenmesi”, DEÜ Mühendislik Fakültesi Fen Ve Mühendislik
Dergisi, 4(3): 37-43 (2002).
[11]Direk, Ş., Baykut, S., Akgül, T., “Sualtı Doğrusal Dizi Alıcılarda
Hüzme Şekillendiriciler ile Geliş Yönlerinin Kestirimi”, Sinyal
İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, Eskişehir, 280-283
(2007).
[12]Goldberg, D., E., Genetic Algorithms in Search, Optimization, and
Machine Learning, Addison-Wesley, USA , 1-25 (1989).
[13]Karaboğa, D., Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları, Atlas
Yayın Dağıtım, İstanbul, 75-112 (2004).
[14]Goldberg, D., E., Optimal Initial Population Size for Binary-Coded
Genetic Algorithms, TCGA Report Number 851001, University of
Alabama, Alabama (1985).
[15]Hacıoğlu, A., “Kanat Profili Dizaynında Genetik Algoritma
Kullanımı”, İTÜ Dergisi, 2(6) : 73-81 (2003).

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com