KR101901800B1 - 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량 - Google Patents

음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량 Download PDF

Info

Publication number
KR101901800B1
KR101901800B1 KR1020160141792A KR20160141792A KR101901800B1 KR 101901800 B1 KR101901800 B1 KR 101901800B1 KR 1020160141792 A KR1020160141792 A KR 1020160141792A KR 20160141792 A KR20160141792 A KR 20160141792A KR 101901800 B1 KR101901800 B1 KR 101901800B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sound
tracking
sum
recognition unit
similarities
Prior art date
Application number
KR1020160141792A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20180046546A (ko
Inventor
김재광
장윤호
Original Assignee
현대자동차주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020160141792A priority Critical patent/KR101901800B1/ko
Publication of KR20180046546A publication Critical patent/KR20180046546A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101901800B1 publication Critical patent/KR101901800B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R25/00—Fittings or systems for preventing or indicating unauthorised use or theft of vehicles
    • B60R25/10—Fittings or systems for preventing or indicating unauthorised use or theft of vehicles actuating a signalling device
    • B60R25/1004—Alarm systems characterised by the type of sensor, e.g. current sensing means
    • B60R25/1009—Sonic sensors; Signal treatment therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2302/00—Responses or measures related to driver conditions
    • B60Y2302/03—Actuating a signal or alarm device

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 음향 추적 정보 제공 방법은, 자차의 주변에서 발생되는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 기초로, 음향 추적 결과를 생성하는 단계; 상기 음향 추적 결과를 기초로 목표 음원을 검출하는 음향 인식부의 작동 여부를 결정하는 단계; 및 음향 인식부가 작동하는 것으로 결정된 경우, 상기 목표 음원이 위치하는 각도에 대한 알림을 생성하는 단계를 포함하며, 상기 음향 추적 결과는, 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 음원이 각도 별로 존재할 확률인 유사도를 나타낸 정보일 수 있다.

Description

음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량{METHOD FOR PROVIDING SOUND DETECTION INFORMATION, APPARATUS DETECTING SOUND AROUND VEHICLE, AND VEHICLE INCLUDING THE SAME}
본 발명은 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 획득된 음향 추적 결과에 대한 음향 인식을 선택적으로 수행하는 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량에 관한 것이다.
운행 중인 차량 주변에서는 다양한 소리가 발생한다. 그러나, 청각 능력의 손실이 있는 고령자나 청각 방향 감각이 좋지 않은 운전자는, 운전자가 주의해야 할 특정 소리(예컨대, 경적 소리, 싸이렌 소리 등)에 대한 반응이 둔감할 수 있다. 또한, 차량의 차음 기술의 발달로 인해, 차량의 외부에서 발생하는 소음에 대해서 청력이 좋은 사람이라도 차량 외부에서 발생하는 소리를 정확하게 힘든 경우가 많다. 그리고, 후방에서 발생한 특정 소리를 인지한 운전자가 확인하려 뒤돌아 보게 되어, 안전 운행에 위협이 될 수도 있다.
따라서, 운행 중 운전자가 차량 주변에서 발생한 소리가 무엇인지, 어느 방향에서 발생되었는지 여부 등의 특정 소리에 대한 정보를 안전 운행에 방해가 되지 않고 알려줄 필요가 있다.
차량의 주변에는 소리를 발생시키는 다양한 기타 음원(예컨대, 비행기, 새소리, 작업 중인 기계 소리 등)이 존재하며, 운전자에게 알려주어야 할 주변 차량의 소리가 기타 음원에 의해 발생되는 소리와 섞이게 되어 오검출이 발생할 수 있고, 주변 차량이 존재하지 않을 경우에도 기타 음원을 인식하기 위한 음향 인식 과정이 수행되어 불필요한 연산이 지속될 수 있는 문제점이 있다.
본 발명은 주변 차량이 존재하지 않을 경우를 검출하여 효율적인 음향 추적 및 인식을 수행할 수 있는 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량을 제공하기 위한 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 음향 추적 정보 제공 방법은, 자차의 주변에서 발생되는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 기초로, 음향 추적 결과를 생성하는 단계; 상기 음향 추적 결과를 기초로 목표 음원을 검출하는 음향 인식부의 작동 여부를 결정하는 단계; 및 음향 인식부가 작동하는 것으로 결정된 경우, 상기 목표 음원이 위치하는 각도에 대한 알림을 생성하는 단계를 포함하며, 상기 음향 추적 결과는, 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 음원이 각도 별로 존재할 확률인 유사도를 나타낸 정보일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 차량용 음향 추적 장치는, 자차의 주변에서 발생되는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 기초로, 음향 추적 결과를 생성하는 음향 추적부; 상기 음향 추적 결과를 기초로 목표 음원을 검출하는 음향 인식부의 작동 여부를 결정하는 추적 신뢰도 결정부; 및 음향 인식부가 작동하는 것으로 결정된 경우, 상기 목표 음원이 위치하는 각도에 대한 알림을 생성하는 알림 생성부를 포함하며, 상기 음향 추적 결과는, 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 음원이 각도 별로 존재할 확률인 유사도를 나타낸 정보일 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 일 실시예에 따른 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량에 의하면, 목표 음원이 존재하는 것으로 판단되는 경우에만 음향 인식을 수행하여 불필요한 연산 및 전력 소모를 최소화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 목표 음원이 존재하는 것으로 판단되는 경우에만 음향 인식을 수행함으로써 정규화된 음향 추적 결과에 따른 오검출의 발생을 방지할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 음향 추적 장치를 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 음향 추적 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 S40 단계를 보다 상세히 나타낸 흐름도이다.
도 5는 특정 음향 추적 결과에 대해 음향 인식이 개시 또는 종료되는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 음향 추적 결과를 정규화하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 발명과 관련된 적어도 하나의 실시 예에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량(10)은 운전자의 조작에 따른 운행 중에 차량 주변에서 발생한 소리가 무엇인지, 어느 방향에서 발생되었는지 여부 등의 특정 소리에 대한 정보를 생성하여 운전자에게 알림을 줄 수 있다.
차량(10)은 차량(10)의 외부의 소리를 수집할 수 있는 다채널 마이크(50)와, 마이크(50)가 수집한 음향 정보를 기초로 특정 소리에 대한 정보를 생성할 수 있는 음향 추적 장치(100)를 포함할 수 있다. 다채널 마이크(50)의 각 마이크는 하나의 채널(channel)로 이해될 수 있다. 다채널 마이크(50)의 개수(2개 또는 3개)와 차량(10)에 대한 설치 위치는 도 1에 도시된 것에 한정되지 않는다.
만일 도 1과 같이 다채널 마이크(50)의 개수가 2개로 구비된 경우, 다채널 마이크(50)에서 수집된 음향 정보는 후방(180도 내지 360도의 범위)이 아닌 전방(0도 내지 180도의 범위)에 대해서는 상대차량의 검출이 불필요하다는 전제하에 음향 추적 장치(100)의 후방 차량 검출 영역(180도 내지 360도의 범위)에 대한 음향 추적 결과의 생성에 이용된다고 가정한다.
도 2를 참조하여 음향 추적 장치(100)의 구체적인 동작에 대해 후술하기로 한다.
도 2는 도 1에 도시된 음향 추적 장치를 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 음향 추적 장치(100)는 신호 처리부(110), 데이터 저장부(120), 음향 추적부(130), 추적 신뢰도 결정부(140), 음향 인식부(150), 및 알림 생성부(160)를 포함할 수 있다. 음향 추적 장치(100)는 차량용으로 설계되는 것으로 차량(10)의 헤드 유닛(head unit)의 일부로 구현될 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
다채널 마이크(50)는 차량(10)의 주변에서 발생한 소리를 감지하여 아날로그-디지털 변환을 통해 음향 데이터를 생성하여 신호 처리부(110)로 전송할 수 있다.
차량 주변에는 다양한 소리가 존재한다. 차량 주변에 위치한 다른 차량들의 엔진 소리 또는 타이어 마찰음, 비행기 소리, 신호등, 전광판 등에서 발생하는 소리, 일반적인 자연의 소리 등이 존재한다.
운전자는 차량(10)의 주행중 전방 또는 측방에서 주시 불가능한, 후측방 또는 후방에서 주행하는 차량의 상태(예컨대, 추월하려는 차량인지 여부) 및 그 차량의 상대적인 위치를 알고 싶어 한다.
외부의 소리 중 일부는 차량(10)의 방음 시스템을 뚫지 못해 운전자에게 전달되지도 않는데, 운전자는 차량(10) 외부에서 경적 소리가 들리면 이 경적 소리가 어느 방향에서 발생한 것인지, 자신의 차량 향한 것인지 아닌지 알고 싶어한다. 경적 소리의 인지에 따라서 운전자는 차량의 속도를 감소시키거나, 차선을 변경하거나, 비상등을 작동시키는 등의 다양한 조치를 취할 수 있다.
또한, 운전자가 차량의 오디오 시스템의 볼륨을 너무 높게 설정한 나머지 주변의 경적 소리가 운전자에게 들리지 않을 수도 있는데, 이 경우 운전자의 안전을 위해 시각적으로, 또는 차량의 오디오 시스템을 통해 운전자의 차량 주변에서 경적이 발생했다는 사실을 알려줄 필요가 있다.
운전자는 다른 소리에도 관심이 있을 수 있다. 예를 들어, 차량이 급정거할 때에는 타이어와 지면 사이의 마찰에 의해 커다란 마찰음이 발생한다. 이러한 마찰음은 교통 사고의 발생 또는 교통 사고 직전의 상황과 관련 있을 수 있고, 따라서 운전자에게 주의를 요구한다. 또 다른 예시로서, 차량이 다른 차량과 충돌하는 사고가 발생하면 충돌음이 발생한다. 전방 또는 측면 등의 충돌음을 인지하여 운전자에게 충돌음이 일어난 방향에 대한 정보를 제공하면 후속 사고를 미연에 방지할 수 있다.
운전자 주위에서 경찰 또는 구급차 등의 싸이렌이 울리는 경우, 운전자는 해당 차량이 지나갈 수 있도록 차선을 옮기는 등의 조치를 취해야 한다. 특정한 경우에, 필요한 조치를 취하지 않아 사용자는 법적 처벌을 받을 수 있다. 따라서, 공공기관에 속한 차량의 싸이렌 소리를 운전자가 인지하도록 할 필요성이 있다.
신호 처리부(110)는 획득된 음향 데이터에 대한 노이즈 필터링(noise filtering)을 수행할 수 있다. 이러한 노이즈 필터링을 통해 소리의 특성이나 출처를 파악하기 어려운 다양한 잡음이 제거될 수 있다. 또한, 경적소리, 싸이렌 소리, 타이어 마찰음, 충돌음과 같이 사용자가 관심 있어 하는 소리들의 대부분은 충분한 크기의 데시벨(예를 들어, 70dB 이상)을 갖는다. 따라서, 신호 처리부(110)는 노이즈 제거된 음향 데이터의 데시벨(즉, 크기)이 기준치 이상인지를 판단할 수 있다. 즉, 음향 데이터의 크기가 기준치 미만인 음향 데이터는 신호 처리부(110)에 의해 제거될 수 있다.
데이터 저장부(120)는 노이즈 제거된 음향 데이터를 저장할 수 있다. 데이터 저장부(120)는 음향 데이터를 프레임(frame) 단위로 저장할 수 있으며, 프레임 단위로 음향 추적부(130)에 제공할 수 있다. 상기 프레임은 동일한 시각에 수집된 음향 데이터를 의미할 수 있고, 프레임 간의 간격은 특정 주기(예컨대, 40ms, 100ms 등)를 가질 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
음향 추적부(130)는 각 프레임마다 각도 별로 소리가 검출된 정도를 확률적으로 산출하여 음향 추적 결과를 생성할 수 있다.
이를 위해, 음향 추적부(130)는 연속적인 프레임에 해당하는 음향 데이터를 축적하여, 소리의 시간적인 특징(파형)을 통해 각 마이크로 입력되는 소리의 동일성을 식별하고, 동일한 소리의 크기 비교, 및 각 마이크에 도달하는 소리의 도달 시간의 차이 값의 계산을 수행할 수 있다.
소리의 크기는 거리의 제곱에 반비례하므로, 소리의 발생 위치로부터 거리가 2배 증가할 때, 소리의 크기는 1/4로 감소(약 6dB 감소)하게 된다. 통상적인 차량의 폭을 약 2m, 길이를 약 3m 정도로 가정할 때, 감지된 소리의 크기 차이는 소리가 발생된 지점의 위치에 따라서 충분히 유의미한 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 도 1과 같이 다채널 마이크(50)가 배치된 경우, 차량의 우측에서 소리가 발생하면, 우측에 위치한 마이크가 감지한 소리의 크기는 좌측에 위치한 마이크가 감지한 소리의 평균 크기보다 크게 된다.
이러한 특성을 이용해 각 마이크로부터 수집된 소리의 크기를 이용해 차량(10)의 중심을 기준으로 한 대략적인 방향을 추적할 수 있다.
또한, 각 마이크에 도달하는 소리의 도달 시간의 차이 값(신호 딜레이)을 이용하여, 소리의 발생 위치에 대한 각도를 계산할 수 있다. 이때, 음향 추적부(130)는 소리의 발생 위치에 대한 각도와 각 마이크에 대응하는 신호 딜레이가 맵핑되어 있는 테이블을 미리 저장한다. 예를 들어, 다채널 마이크(50)가 3개일 경우, 상기 테이블에서 1도의 각도에는 t1(제1 마이크에 대한 신호 딜레이), t2(제2 마이크에 대한 신호 딜레이) 및 t3(제3 마이크에 대한 신호 딜레이)가 맵핑되어 있고, 1도의 각도에 추적 객체가 있을 확률은 데이터 저장부(120)에 저장된 마이크별 음향 데이터에 t1 내지 t3의 신호 딜레이를 각각 적용시킨 후 합산함에 의해 산출될 수 있다. 물론 도 1처럼 다채널 마이크(50)가 2개일 경우, 상기 테이블에는 180도에서 360도의 소리의 발생 위치에 대한 각도에 각 마이크에 대응하는 신호 딜레이가 맵핑될 수 있으며, 1도의 각도에 추적 객체가 있을 확률은 데이터 저장부(120)에 저장된 마이크별 음향 데이터에 t1 내지 t2의 신호 딜레이를 각각 적용시킨 후 합산함에 의해 산출될 수 있다.
즉, 모든 각도에 대한 딜레이값을 현재 신호에 적용하여 각 각도에 추적 객체가 있을 확률을 구할 수 있다. 이를 통해, 소리의 발생 위치를 추정할 수 있다. 이는 소리의 발생 위치에 대한 각도 및 각 마이크에 대응하는 신호 딜레이의 조합은 서로 일대일 대응 관계에 있기 때문이다.
음향 추적부(130)는 이러한 정보들을 이용해, 시간에 따라 연속하는 프레임마다 각도(차량(10)의 중심을 기준으로 한 각도, 예컨대, 180도~360도) 별 음향 추적 결과를 생성할 수 있다.
상기 음향 추적 결과는 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 소리를 발생하는 객체(즉, 음원)가 각도 별로 존재할 확률에 대한 정보일 수 있다.
추적 신뢰도 결정부(140)는 상기 음향 추적 결과를 기초로 음향 인식부(150)의 작동의 개시 또는 종료를 결정할 수 있다. 또한, 추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 인식부(150)가 작동하도록 결정한 경우 상기 음향 추적 결과에 대한 정규화를 수행하여 음향 인식부(150)에 정규화된 음향 추적 결과를 제공할 수 있다.
정규화는 각 프레임에서 가장 높은 확률을 갖는 각도의 확률을 최대치(예컨대, 100)에 맵핑(mapping)하고 가장 낮은 확률을 갖는 각도의 확률을 최소치(예컨대, 0)에 맵핑하는 방식으로, 모든 프레임에서 각 각도의 확률이 상기 최대치 이하 상기 최소치 이상의 값을 갖도록 변환하는 동작을 의미한다.
정규화를 하는 이유는 추적 객체가 차량(10)에 대한 상대적인 거리의 변화를 가지면서 이동할 경우(예컨대, 주변 차량이 차량(10)의 후측방 멀리에서 높은 가속도를 가지면서 차량(10)을 추월할 경우)에 추적 객체가 차량(10)에 일정 거리 이내로 접근하여 상대적으로 큰 소리를 발생할 때 이외에도 추적 객체의 각도를 검출해 내기 위함이다.
추적 신뢰도 결정부(140)의 상세한 동작은 도 4 내지 도 6을 참조하여 후술하기로 한다.
음향 인식부(150)는 추적 신뢰도 결정부(150)의 제어에 따라 작동이 개시 또는 종료되며, 데이터 저장부(120)에 저장된 음향 데이터의 특징을 판단한다. 미리 정해진 기준치 이상의 데시벨을 갖는 음향 데이터라 하더라도, 운전자에게 중요하지 않을 수 있다. 예를 들어, 기차 등이 지나갈 때 나는 소리나, 공항 근처에서 발생하는 비행기 소음 등은 상당히 높은 데시벨을 갖지만 운전에 크게 영향을 주지 않을 수 있다. 도로 복구나 재정비 공사 등을 할 때 발생하는 소음도 마찬가지이다. 오히려, 이러한 음향 데이터를 계속해서 운전자에게 알려주는 것은, 정작 운전자가 인지해야 할 필요성이 있는 상황에 대해 운전자의 반응 속도를 느리게 만들거나, 또는 운전자가 미처 반응하지 못하게 할 수도 있다.
음향 인식부(150)는 데이터 저장부(120)로부터 수신한 음향 데이터에 대하여, 시간 영역(time domain)과 주파수 영역(frequency domain)에서 특징 값을 추출한다. 음향 인식부(150)는 상기 특징 값의 평균 값과 분산 값을 데이터베이스로 구축할 수 있다. 여기서 특징 값은, MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), 파워 스펙트럼(Total Spectrum Power), 서브밴드 파워(Sub-band Spectrum Power), 및/또는 피치 주파수(pitch frequency)일 수 있다. 음향 인식부(150)는 음향 데이터에 대하여 소정의 시간 주기, 예를 들어 100ms 동안의 프레임에 대한 평균 값 및 분산 값을 데이터베이스에 저장할 수 있다.
음성신호처리 분야에서 MFC(Mel-Frequency Cepstrum)은 단구간 신호의 파워 스펙트럼을 표현하는 방법 중 하나이다. 이는 비선형적 Mel 스케일의 주파수 도메인에서 로그(log) 파워 스펙트럼에 코사인변환을 취하여 획득될 수 있다. MFCC는 여러 MFC를 모아 놓은 계수를 의미한다. MFCC는 일반적으로, 단구간의 소리 데이터(신호)에 프리엠파시스(pre-emphasis) 필터를 적용하고, 이 값에 DFT(Discrete Fourier Transform)을 적용한다. 이후 Melscale의 Filter Bank(Mel Filter Banks)를 이용해 파워 스펙트럼을 구하고, 각각의 Mel-scale의 파워에 로그를 취한다. 이렇게 하여 획득된 값에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하면 MFCC 값이 얻어진다.
전체 파워 스펙트럼은 소정 프레임 구간 내의 전체 스펙트럼의 에너지 분포를 의미하며, 서브밴드 파워는 통상 [0, ⅛f0], [⅛f0, ¼f0], [¼f0, ½f0], 및 [½f0, f0]와 같은 4개의 서브밴드 구간에서의 스펙트럼의 에너지 분포 값을 의미한다. 피치 주파수는 정규화된 자기상관(autocorrelation) 함수의 최고점을 검출하여 획득될 수 있다.
음향 인식부(150)는 이와 같이 획득된 음향 데이터에 대한 특징 값을 분류기를 통해 분류함으로써, 획득된 음향 데이터가 사용자가 관심 있어 하는 소리인지 여부를 판단할 수 있다. 상기 분류기는 NN(Neural Network) 분류기, SVM(Support Vector Machine) 분류기, 베이시안 분류기(bayesian classifier) 중 어느 하나일 수 있다.
본 명세서에서는 상기 분류기가 NN 분류기임을 예로 들어 설명하기로 한다.
음향 인식부(150)의 분류기는 음향의 종류별로 복수의 클래스(class)들로 분류하고 획득된 음향 데이터에 대한 특징 값을 이용해 상기 음향 데이터가 상기 복수의 클래스들과의 유사성을 근거로 신뢰 레벨(Confidence Level)을 계산할 수 있다. 즉, 상기 신뢰 레벨은 상기 음향 데이터가 특정 클래스의 음향에 해당할 확률을 의미할 수 있고, 상기 신뢰 레벨의 총합은 1일 수 있다.
음향 인식부(150)의 분류기가 생성하는 음향 분류 결과는 각 클래스, 각 클래스에 대응하는 음향 종류, 및 각 클래스에 대응하는 신뢰 레벨에 대한 정보를 포함할 수 있다.
음향 인식부(150)는 상기 신뢰 레벨이 기준치(예컨대, 0.7) 이상인지 여부에 따라 판단 결과를 생성하고 상기 음향 분류 결과에 포함시킬 수 있다. 즉, 상기 신뢰 레벨이 상기 기준치 이상인 경우, 음향 인식부(150)는 상기 신뢰 레벨에 대응하는 클래스의 음향 종류를 현재 음향 데이터의 종류로 판단할 수 있다.
따라서, 음향 인식부(150)는 음향 데이터의 특징을 분석하여, 상기 음향 데이터가 어떤 종류의 음향인지에 대한 정보인 음향 분류 결과를 생성할 수 있다.
음향 인식부(150)는 상기 신뢰 레벨이 상기 기준치 이상인 클래스의 음향 종류(또는 목표 음원)에 대해, 추적 신뢰도 결정부(140)로부터 수신한 정규화된 음향 추적 결과를 기초로 소리가 발생된 방향을 추적할 수 있다.
본 명세서에서는 상기 목표 음원은 차량의 타이어 마찰음에 한정된다고 가정하기로 한다. 따라서, 음향 인식부(150)는 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 타이어 마찰음에 해당하는 객체(차량(10)의 주변에서 주행 중인 차량)가 존재하는지, 그리고 어느 각도에 위치하는지에 대한 주변 차량 정보를 생성할 수 있다.
알림 생성부(160)는 상기 주변 차량 정보를 기초로 알림 출력부(170)를 통해 운전자에게 제공될 알림 정보를 생성할 수 있다. 알림 출력부(170)는 상기 알림 정보를 수신하여 운전자에게 시각, 청각, 진동 등의 형태로 알림을 제공할 수 있다. 이를 위해, 알림 출력부(170)는 스피커, 디스플레이, 진동 모터 등을 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
도 3은 도 2에 도시된 음향 추적 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 4는 도 3에 도시된 S40 단계를 보다 상세히 나타낸 흐름도이다. 도 5는 특정 음향 추적 결과에 대해 음향 인식이 개시 또는 종료되는 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 6은 음향 추적 결과를 정규화하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 도 2의 음향 추적 장치(100)의 동작 방법 즉, 음향 추적 정보 제공 방법이 도시되어 있다.
신호 처리부(110)는 차량(10)의 주변에서 발생한 소리를 감지하여 아날로그-디지털 변환을 통해 생성된 음향 데이터를 수신할 수 있다(S10).
신호 처리부(110)는 획득된 음향 데이터에 대한 노이즈 필터링을 수행하고, 데이터 저장부(120)는 노이즈 제거된 음향 데이터를 저장할 수 있다(S20).
음향 추적부(130)는 음향 데이터를 기초로 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 소리를 발생시키는 객체가 존재할 확률이 각도 별로 제공되는 정보인 음향 추적 결과를 생성할 수 있다(S30).
추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 추적 결과를 기초로 음향 인식부(150)의 작동의 개시 또는 종료를 결정하고, 음향 인식부(150)가 작동할 경우 음향 추적 결과를 정규화하여 정규화된 음향 추적 결과를 생성하는 추적 신뢰도 알고리즘을 수행할 수 있다(S40).
도 4를 참조하면, 추적 신뢰도 결정부(140)는 현재 프레임 이전의 N(N은 1 이상의 정수)개 프레임의 유사도 합의 평균값을 계산할 수 있다(S41).
여기서, 유사도는 소리를 발생시키는 객체가 각도별로 존재할 확률을 의미하며, 예를 들어 음향 추적 결과에는 180도 내지 360도에서 각 1도 단위로 유사도가 포함될 수 있고, 0~100의 값으로 나타날 수 있다. 추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 추적 결과를 프레임 단위로 순차적으로 수신할 수 있는데, 현재 수신된 음향 추적 결과를 현재 프레임이라 하면 이전의 N개 프레임은 현재 프레임 직전에 수신된 N개의 프레임들을 의미한다.
추적 신뢰도 결정부(140)는 현재 프레임 이전의 N개 프레임 각각의 유사도 합을 산출할 수 있다. 즉, N개 프레임 중 특정 프레임의 유사도 합은 각 각도에서의 유사도를 모두 합산하여 산출될 수 있다. 그리고, 추적 신뢰도 결정부(140)는 N개 프레임의 유사도의 산술 평균을 산출함으로써, 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값을 계산할 수 있다.
즉, 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)은 다음의 수학식 1로 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Mt = mean (St-N, St-(N-1), … , St-1)
St는 현재 프레임의 유사도 합을 의미하며, St-K는 각각 현재 프레임 이전의 K번째 프레임의 유사도 합을 의미한다.
이때, 연산에 대한 부하를 감소시키기 위해, 추적 신뢰도 결정부(140)는 현재 프레임 직전의 프레임에 대한 S41 단계에서 계산된 이전 N개 프레임의 유사도 합 중 가장 오래된 프레임을 제외한 유사도 합과, 현재 프레임 직전의 프레임에 대한 S42 단계에서 계산된 현재 프레임의 유사도 합을 저장하였다가, 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값 계산시 이용할 수 있다.
또한, 추적 신뢰도 결정부(140)는 현재 프레임의 유사도 합을 계산할 수 있다(S42).
추적 신뢰도 결정부(140)는 현재 음향 인식부(150)에 의한 음향 인식이 진행중인지 여부, 즉 현재 프레임의 직전 프레임에 대해 음향 인식이 수행되었는지 여부에 대한 정보를 저장할 수 있고, 이 정보를 기초로 음향 인식이 진행중인지 여부를 판단할 수 있다(S43).
만일 음향 인식이 진행중일 경우(S43의 YES), 음향 인식을 종료할 것인지를 판단하는 S45 단계가 수행될 수 있다. S45 단계에 대해서는 후술하기로 한다.
만일 음향 인식이 진행중이 아닐 경우(S43의 NO), 음향 인식을 개시할 것인지를 판단하는 S44 단계가 수행될 수 있다.
추적 신뢰도 결정부(140)는 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교하여, 음향 인식을 개시할 것인지 판단할 수 있다(S44).
예를 들어, 추적 신뢰도 결정부(140)는 다음의 수학식 2를 이용하여 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교할 수 있으며, 수학식 2를 만족하게 되면 음향 인식을 개시하는 것으로 판단할 수 있다. 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않으며, 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교하기 위한 수식은 얼마든지 변형될 수 있다.
[수학식 2]
Mt * T < St
여기서, T는 특정 임계값으로서, 미리 실험적으로 결정된 값(예컨대, 2)일 수 있다.
수학식 2는 현재 프레임의 유사도 합(St)이 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)에 특정 임계값을 곱한 수치보다 높게 되면, 현재 프레임에 이전 프레임들과는 달리 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되었음을 의미한다.
현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교한 결과, 음향 인식이 개시될 필요가 없는 경우(S44의 NO), 추적 신뢰도 결정부(140)는 이후의 S50단계와 S60 단계가 수행되지 않도록 하고 S10 단계가 다시 수행되도록 제어할 수 있다.
이는 음향 인식부(150)에 의한 음향 데이터의 분석에 소요되는 연산, 시간 및 전력 소모가 상당하므로, 미리 현재 프레임에 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되지 않았을 경우에는 음향 인식부(150) 이하의 동작을 생략하여 음향 추적 장치(100)의 동작 속도 및 전력 소모를 최소화하기 위함이다.
현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교한 결과, 음향 인식이 개시될 필요가 있는 경우(S44의 YES), 추적 신뢰도 결정부(140)는 이후의 S50단계와 S60 단계가 수행되도록 하며, 그 이전에 S46 단계가 수행되도록 제어할 수 있다.
이는 현재 프레임에 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되었으므로, 음향 인식부(150)를 통해 감지된 객체가 목표 음원(예컨대, 주변 차량)에 해당하는지 판단 및 이에 대한 알람의 생성이 필요하기 때문이다.
음향 인식이 진행중일 경우(S43의 YES), 추적 신뢰도 결정부(140)는 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교하여, 음향 인식을 종료할 것인지 판단할 수 있다(S45).
예를 들어, 추적 신뢰도 결정부(140)는 다음의 수학식 3을 이용하여 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교할 수 있으며, 수학식 3을 만족하게 되면 음향 인식을 종료하는 것으로 판단할 수 있다. 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않으며, 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교하기 위한 수식은 얼마든지 변형될 수 있다.
[수학식 3]
Mt ÷T > St
여기서, T는 특정 임계값으로서, 미리 실험적으로 결정된 값(예컨대, 2)일 수 있다. 수학식 2의 T와 동일한 값이 이용될 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
수학식 3은 현재 프레임의 유사도 합(St)이 현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)을 특정 임계값으로 곱한 수치보다 낮게 되면, 현재 프레임에 이전 프레임들과는 달리 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되지 않았음을 의미한다.
현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교한 결과, 음향 인식이 종료될 필요가 있는 경우(S45의 YES), 추적 신뢰도 결정부(140)는 이후의 S50단계와 S60 단계가 수행되지 않도록 하고 S10 단계가 다시 수행되도록 제어할 수 있다.
이는 음향 인식부(150)에 의한 음향 데이터의 분석에 소요되는 연산, 시간 및 전력 소모가 상당하므로, 미리 현재 프레임에 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되지 않았을 경우에는 음향 인식부(150) 이하의 동작을 생략하여 음향 추적 장치(100)의 동작 속도 및 전력 소모를 최소화하기 위함이다.
현재 프레임 이전의 N개 프레임의 유사도 합의 평균값(Mt)과 현재 프레임의 유사도 합(St)을 비교한 결과, 음향 인식이 종료될 필요가 없는 경우(S45의 NO), 추적 신뢰도 결정부(140)는 이후의 S50단계와 S60 단계가 수행되도록 하며, 그 이전에 S46 단계가 수행되도록 제어할 수 있다.
이는 현재 프레임에 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되고 있으므로, 음향 인식부(150)를 통해 감지된 객체가 목표 음원(예컨대, 주변 차량)에 해당하는지 판단 및 이에 대한 알람의 생성이 필요하기 때문이다.
도 5를 참조하면, 음향 추적부(130)가 생성한 음향 추적 결과를 시간에 따라 나타낸 그래프가 도시되어 있다. 그래프에서 명암이 밝아질수록 해당 각도 값에 소리를 발생시킨 객체가 존재할 확률이 높아질 수 있다. 상기 그래프의 가로축은 시간(sec)을 나타내며, 세로축은 각도(θ)를 나타낸다.
t1 이전에는 현재 프레임의 유사도 합이 일정 수준 이상으로 높지 않으므로(즉, 수학식 2를 만족), 추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 인식부(150)가 동작하지 않도록 제어할 수 있다.
t1에서 현재 프레임의 유사도 합이 일정 수준 이상으로 높아지게 되므로, 추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 인식부(150)가 작동을 개시하도록 제어할 수 있다.
t1과 t2 사이에서는 현재 프레임의 유사도 합이 일정 수준 이상으로 높아진 상태가 유지되므로, 추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 인식부(150)가 작동을 지속하도록 제어할 수 있다.
t2에서 현재 프레임의 유사도 합이 일정 수준 이하로 낮아지게 되므로(즉, 수학식 3을 만족), 추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 인식부(150)가 작동을 종료하도록 제어할 수 있다.
t2 이후 현재 프레임의 유사도 합이 일정 수준 이하로 낮아진 상태가 유지되므로, 추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 인식부(150)가 작동하지 않도록 제어할 수 있다.
현재 프레임의 유사도 합이 일정 수준 이상으로 높아진 상태에 해당하는 시간은 추적 신뢰도가 높은 구간으로 정의될 수 있으며, 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되고 있음을 의미한다.
따라서, t1에서 t2 사이의 추적 신뢰도가 높은 구간에서만 음향 인식부(150)가 동작하므로, 현재 프레임에 음향 인식이 필요한 유의미한 객체가 감지되지 않았을 경우에는 음향 인식부(150) 이하의 동작을 생략하여 음향 추적 장치(100)의 동작 속도 및 전력 소모가 최소화될 수 있다.
추적 신뢰도 결정부(140)는 음향 인식부(150)가 작동하도록 결정한 경우 상기 음향 추적 결과에 대한 정규화를 수행하여 음향 인식부(150)에 정규화된 음향 추적 결과를 제공할 수 있다(S46).
도 6을 참조하면, 도 6의 (a)는 도 5의 음향 추적 결과를 그대로 나타내고 있고, 도 6의 (b)는 도 6의 (a)를 정규화한, 정규화된 음향 추적 결과를 나타내고 있다.
앞서 도 2를 참조하여 설명된 바와 같이, 추적 객체의 각도를 보다 정확히 제공하기 위해 음향 추적 결과에 대한 정규화를 수행하게 되는데, P1의 구간에서는 정규화에 의해 약 360도 근처의 주변 차량 뿐 아니라 약 300도 부근에서도 객체가 존재하는 것으로 검출될 수 있다. 즉, 정규화된 음향 추적 결과에 의한 음향 추적 시 약 300도와 약 360도 부근에서 모두 객체가 존재하는 것으로 검출되는 오검출 현상이 발생할 수 있는데, 본 발명의 일 실시예에 따른 음향 추적 장치(100)에 의하면 P1 의 구간에서는 음향 인식부(150) 이하의 동작이 수행되지 않으므로 오검출에 의한 음향 추적 장치(100)의 성능 저하가 발생하지 않게 된다.
음향 인식부(150)는 데이터 저장부(120)로부터 수신한 음향 데이터에 대하여, 시간 영역(time domain)과 주파수 영역(frequency domain)에서 특징 값을 추출하고, 특징 값을 분류기를 통해 분류함으로써, 음향 분류 결과를 생성할 수 있다. 또한, 음향 인식부(150)는 신뢰 레벨이 기준치 이상인 클래스의 음향 종류(또는 목표 음원)를 검출하고, 추적 신뢰도 결정부(140)로부터 수신한 정규화된 음향 추적 결과를 기초로 소리가 발생된 방향을 추적함으로써 목표 음원이 어느 각도에 위치하는지에 대한 주변 차량 정보를 생성할 수 있다(S50).
알림 생성부(160)는 상기 주변 차량 정보를 기초로 알림 출력부(170)를 통해 운전자에게 제공될 알림 정보를 생성하며, 알림 출력부(170)는 상기 알림 정보를 수신하여 운전자에게 시각, 청각, 진동 등의 형태로 알림을 제공할 수 있다(S60).
상기와 같이 설명된 음향 추적 정보 제공 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (14)

  1. 자차의 주변에서 발생되는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 기초로, 음향 추적 결과를 생성하는 단계;
    상기 음향 추적 결과를 기초로 목표 음원을 검출하는 음향 인식부의 작동 여부를 결정하는 단계; 및
    음향 인식부가 작동하는 것으로 결정된 경우, 상기 목표 음원이 위치하는 각도에 대한 알림을 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 음향 추적 결과는, 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 음원이 각도 별로 존재할 확률인 유사도를 나타낸 정보이고,
    상기 음향 인식부의 작동 여부를 결정하는 단계는,
    상기 음향 추적 결과의 현재 프레임 이전의 N(N은 1 이상의 정수)개 프레임의 유사도 합의 평균값을 계산하는 단계; 및
    상기 현재 프레임의 유사도 합을 계산하는 단계를 포함하는
    음향 추적 정보 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 음향 인식부의 작동 여부를 결정하는 단계는,
    상기 N개 프레임의 유사도 합의 평균값과, 상기 현재 프레임의 유사도 합을 비교하여, 상기 음향 인식부의 작동 개시 또는 종료를 결정하는 단계를 더 포함하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 음향 인식부의 작동 개시 또는 종료를 결정하는 단계는,
    상기 현재 프레임의 유사도 합이 상기 N개 프레임의 유사도 합의 평균값에 특정 임계값을 곱한 값보다 큰지 여부에 따라 상기 음향 인식부의 작동 개시 여부를 판단하는 단계를 포함하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 음향 인식부의 작동 개시 또는 종료를 결정하는 단계는,
    상기 현재 프레임의 유사도 합이 상기 N개 프레임의 유사도 합의 평균값을 특정 임계값으로 나눈 값보다 작은지 여부에 따라 상기 음향 인식부의 작동 종료 여부를 판단하는 단계를 포함하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 음향 인식부의 작동 개시 또는 종료를 결정하는 단계 후에, 상기 음향 추적 결과를 정규화하는 단계를 수행하는 음향 추적 정보 제공 방법.
  7. 프로세서에 의해 실행되며,
    제1항의 음향 추적 정보 제공 방법을 실현하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
  8. 자차의 주변에서 발생되는 소리를 감지하여 생성된 음향 데이터를 기초로, 음향 추적 결과를 생성하는 음향 추적부;
    상기 음향 추적 결과를 기초로 목표 음원을 검출하는 음향 인식부의 작동 여부를 결정하는 추적 신뢰도 결정부; 및
    음향 인식부가 작동하는 것으로 결정된 경우, 상기 목표 음원이 위치하는 각도에 대한 알림을 생성하는 알림 생성부를 포함하며,
    상기 음향 추적 결과는, 시간에 따라 연속하는 각 프레임에서 음원이 각도 별로 존재할 확률인 유사도를 나타낸 정보이고,
    상기 추적 신뢰도 결정부는,
    상기 음향 추적 결과의 현재 프레임 이전의 N(N은 1 이상의 정수)개 프레임의 유사도 합의 평균값을 계산하고, 상기 현재 프레임의 유사도 합을 계산하는
    차량의 음향 추적 장치.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    상기 추적 신뢰도 결정부는,
    상기 N개 프레임의 유사도 합의 평균값과, 상기 현재 프레임의 유사도 합을 비교하여, 상기 음향 인식부의 작동 개시 또는 종료를 결정하는 차량의 음향 추적 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 추적 신뢰도 결정부는,
    상기 현재 프레임의 유사도 합이 상기 N개 프레임의 유사도 합의 평균값에 특정 임계값을 곱한 값보다 큰지 여부에 따라 상기 음향 인식부의 작동 개시 여부를 판단하는 차량의 음향 추적 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 추적 신뢰도 결정부는,
    상기 현재 프레임의 유사도 합이 상기 N개 프레임의 유사도 합의 평균값을 특정 임계값으로 나눈 값보다 작은지 여부에 따라 상기 음향 인식부의 작동 종료 여부를 판단하는 차량의 음향 추적 장치.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 추적 신뢰도 결정부는, 상기 음향 인식부의 작동 개시 또는 종료를 결정하는 단계 후에, 상기 음향 추적 결과를 정규화하는 차량의 음향 추적 장치.
  14. 자차의 주변에서 발생되는 소리를 감지하는 다채널 마이크;
    제8항의 차량의 음향 추적 장치; 및
    상기 목표 음원이 위치하는 각도에 대한 알림을 운전자에게 제공하는 알림 출력부를 포함하는 차량.
KR1020160141792A 2016-10-28 2016-10-28 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량 KR101901800B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160141792A KR101901800B1 (ko) 2016-10-28 2016-10-28 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160141792A KR101901800B1 (ko) 2016-10-28 2016-10-28 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180046546A KR20180046546A (ko) 2018-05-09
KR101901800B1 true KR101901800B1 (ko) 2018-11-07

Family

ID=62200982

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160141792A KR101901800B1 (ko) 2016-10-28 2016-10-28 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101901800B1 (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000105274A (ja) 1998-09-30 2000-04-11 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置およびその方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000105274A (ja) 1998-09-30 2000-04-11 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置およびその方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180046546A (ko) 2018-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101759143B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR101892028B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR101768145B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR101807616B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR101759144B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR101748276B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR20180066509A (ko) 후방 차량의 시각화 정보 제공 장치 및 방법
CN113380272A (zh) 基于音频的紧急车辆检测与追踪
Carmel et al. Detection of alarm sounds in noisy environments
KR101519255B1 (ko) 차량 주변 소리 알림 시스템 및 그 방법
Nandwana et al. Towards Smart-Cars That Can Listen: Abnormal Acoustic Event Detection on the Road.
Sammarco et al. Crashzam: Sound-based Car Crash Detection.
Lee et al. Acoustic hazard detection for pedestrians with obscured hearing
Choudhury et al. Review of emergency vehicle detection techniques by acoustic signals
KR101901800B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR101748270B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR101842612B1 (ko) 딥러닝을 이용한 관심 음향 인식 방법 및 장치
KR102601171B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR102331758B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
KR102378940B1 (ko) 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
Marciniuk et al. Acoustic Road Monitoring

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant