KR20040025148A - Apparatus and method for security using an environmental sound - Google Patents
Apparatus and method for security using an environmental sound Download PDFInfo
- Publication number
- KR20040025148A KR20040025148A KR1020020056986A KR20020056986A KR20040025148A KR 20040025148 A KR20040025148 A KR 20040025148A KR 1020020056986 A KR1020020056986 A KR 1020020056986A KR 20020056986 A KR20020056986 A KR 20020056986A KR 20040025148 A KR20040025148 A KR 20040025148A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- unit
- feature
- signal
- environmental
- sound
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/22—Electrical actuation
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M1/00—Analogue/digital conversion; Digital/analogue conversion
- H03M1/12—Analogue/digital converters
- H03M1/20—Increasing resolution using an n bit system to obtain n + m bits
- H03M1/202—Increasing resolution using an n bit system to obtain n + m bits by interpolation
- H03M1/203—Increasing resolution using an n bit system to obtain n + m bits by interpolation using an analogue interpolation circuit
- H03M1/204—Increasing resolution using an n bit system to obtain n + m bits by interpolation using an analogue interpolation circuit in which one or more virtual intermediate reference signals are generated between adjacent original reference signals, e.g. by connecting pre-amplifier outputs to multiple comparators
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
- H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
- H04L27/2626—Arrangements specific to the transmitter only
- H04L27/2627—Modulators
- H04L27/2634—Inverse fast Fourier transform [IFFT] or inverse discrete Fourier transform [IDFT] modulators in combination with other circuits for modulation
- H04L27/2636—Inverse fast Fourier transform [IFFT] or inverse discrete Fourier transform [IDFT] modulators in combination with other circuits for modulation with FFT or DFT modulators, e.g. standard single-carrier frequency-division multiple access [SC-FDMA] transmitter or DFT spread orthogonal frequency division multiplexing [DFT-SOFDM]
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Discrete Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Burglar Alarm Systems (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 감시가 필요한 소정 장소의 환경에 따라 발생되는 환경음향을 이용하여 해당 장소의 이상 발생여부를 감시하는 환경음향을 이용한 보안장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a security device and a method using the environmental sound to monitor whether or not the abnormal occurrence of the place by using the environmental sound generated according to the environment of the predetermined place that requires monitoring.
일반적으로, 보안장치는 범죄를 예방하기 위해 은행이나 백화점 등과 같은 장소에 설치되어 사용되는 장치로서, 감시할 장소를 촬영하고, 촬영한 영상을 원격지에서 감시자가 감시하면서 범죄의 행위 등이 발생하는지를 판단하며, 범죄의 행위 등이 발생될 경우에 감시자가 해당 범죄의 행위에 따른 즉각적인 대응조치를 취할 수 있도록 하는 것이다.In general, a security device is a device installed and used in a place such as a bank or a department store in order to prevent a crime, and photographs a place to be monitored, and judges whether a crime or the like occurs while the watcher monitors the captured image from a remote place. In the event of a crime, an observer can take immediate response to the crime.
도 1은 종래의 보안장치의 구성을 보인 도면이다. 이에 도시된 바와 같이 감시할 소정의 장소를 촬영하는 복수의 CCTV 카메라(100)와, 상기 복수의 CCTV 카메라(100)가 촬영한 복수의 영상신호들을 하나씩 순차적으로 선택하거나 하나의 화면에 표시할 수 있도록 편집하는 등의 영상제어를 수행하는 영상 제어부(110)와, 상기 영상 제어부(110)에서 제어된 영상을 표시하는 복수의 모니터(120)와, 상기 영상 제어부(110)에서 제어된 영상을 비디오 테이프 등의 저장 매체에 저장하는 영상 녹화기(130)를 구비하고 있다.1 is a view showing the configuration of a conventional security device. As shown in the drawing, a plurality of CCTV cameras 100 photographing a predetermined place to be monitored and a plurality of video signals captured by the plurality of CCTV cameras 100 may be sequentially selected one by one or displayed on one screen. A video controller 110 for performing image control such as editing such that the video is controlled, a plurality of monitors 120 displaying an image controlled by the image controller 110, and an image controlled by the image controller 110. A video recorder 130 is stored in a storage medium such as a tape.
이러한 구성을 가지는 종래의 보안장치는 먼저 복수의 CCTV 카메라(100)를 감시할 소정의 장소를 촬영하도록 각기 설치하여 둔다. 그리고 상기 복수의 CCTV 카메라(100)가 각기 감시할 소정의 장소를 촬영하고, 그 촬영한 영상신호를 영상 제어부(110)로 출력하게 된다.Conventional security device having such a configuration is installed first to shoot a predetermined place to monitor a plurality of CCTV cameras 100 first. Then, the plurality of CCTV cameras 100 respectively photographs a predetermined place to be monitored, and outputs the captured video signal to the image controller 110.
상기 영상 제어부(110)는, 상기 복수의 CCTV 카메라(100)가 촬영한 영상신호들을 감시자의 조작에 따라 순차적으로 선택하거나 편집하여 출력하고, 그 영상 제어부(110)가 출력하는 영상신호를 복수의 모니터(120)가 화면에 표시하여 감시자가 소정의 장소를 시각적으로 감시할 수 있도록 하며, 영상 녹화기(130)가 비디오 테이프 등의 소정의 저장매체에 저장하게 된다.The video controller 110 sequentially selects or edits video signals photographed by the plurality of CCTV cameras 100 according to a monitor operation, and outputs a plurality of video signals output by the video controller 110. The monitor 120 is displayed on the screen so that the monitor can visually monitor a predetermined place, and the video recorder 130 stores the video in a predetermined storage medium such as a video tape.
이러한 종래의 보안장치는 CCTV 카메라가 촬영되는 소정의 장소를 시각적으로 매우 효과적으로 감시하여 범죄의 행위가 발생할 경우에 그 범죄 행위에 대한 즉각적인 대응조치를 취할 수 있다. 그러나 소정 장소를 촬영한 영상신호만을 이용하여 시각적으로 감시하므로 감시자는 계속 모니터를 보고 있어야 되어 매우 불편함은 물론 쉽게 피곤을 느끼며, 감시자가 잠시 다른 일을 수행하는 등의 이유로 모니터를 감시하지 못하는 사이에 범죄 행위가 발생할 경우에 감시자가 범죄행위의 발생을 인지하지 못하여 범죄행위의 발생에 대한 조치를 신속하게 취하지 못하게 되고, 범죄행위의 발생자들이 CCTV 카메라가 촬영하는 위치를 인지하고, 그 위치를 피하여 범죄행위를 할 경우에 그 범죄행위를 감시할 수 없는 등의 문제점이 있었다.Such a conventional security device can visually and effectively monitor a predetermined place where a CCTV camera is photographed to take an immediate countermeasure against a criminal act when a criminal act occurs. However, since only the video signal photographed at a certain place is monitored visually, the monitor must keep watching the monitor, which makes it very inconvenient and easy to get tired, while the monitor cannot monitor the monitor for other reasons. When a criminal act occurs, the watcher does not recognize the occurrence of the criminal act and cannot take action on the occurrence of the criminal act promptly. There was a problem in that if the criminal act was avoided, the criminal act could not be monitored.
또한 상기한 종래의 보안장치는 감시하는 소정의 장소에서 발생하는 환경음향을 이용하여 감시하지는 않고 있다. 즉, 상기 복수의 CCTV 카메라(100)에는 통상적으로 마이크가 구비되어 해당 장소에서의 음향을 전기적인 음향신호로 변환하고, 그 전기적인 음향신호를 복수의 CCTV 카메라(100)가 촬영한 영상신호와 함께 전송하고 있으나, 음향신호로 감시하기 위해서는 그 복수의 음향신호들을 감시자가 모두 청취하고 있어야 되는 것으로서 청취해야 할 음향신호의 수가 너무 많아 모두 청취할 수 없고, 이로 인하여 음향신호로는 거의 감시를 하지 못하고 있는 실정이다.In addition, the above-described conventional security device does not monitor using the environmental sound generated at a predetermined place to be monitored. That is, the plurality of CCTV cameras 100 are typically provided with a microphone to convert the sound at the corresponding place into an electrical sound signal, and the electrical sound signal and the video signal photographed by the plurality of CCTV cameras 100 Although they are transmitted together, the plurality of sound signals must be listened to by the monitor in order to monitor the sound signals, and the number of sound signals to be listened to is too high to listen to all of them. I can't do it.
또한 복수의 음향신호들을 복수의 감시자들이 각기 청취하면서 감시하게 할 수도 있으나, 이는 많은 인력이 낭비되고, 감시하는 장소가 소음이 많이 발생하는 장소일 경우에는 음향신호로 범죄 행위의 발생 등을 정확하게 감시할 수 없는 등의 문제점이 있었다.In addition, a plurality of sound signals may be monitored by a plurality of monitors while listening to each other. However, when a lot of human resources are wasted and the monitoring place is a place where there is a lot of noise, the sound signal accurately monitors the occurrence of criminal activity. There was a problem such as not being able to.
따라서 본 발명의 목적은 감시할 소정 장소의 환경에 따라 발생하는 환경음향을 이용하여 감시 장소에 이상이 발생하는지의 여부를 감시하는 환경음향을 이용한 보안장치 및 방법을 제공하는데 있다.Accordingly, it is an object of the present invention to provide a security apparatus and method using environmental acoustics for monitoring whether an abnormality occurs in a monitoring location using environmental acoustics generated according to the environment of a predetermined location to be monitored.
본 발명의 다른 목적은 감시할 소정 장소의 환경에 따라 발생하는 환경음향을 이용하여 미리 환경음향 기준모델을 생성하고, 그 생성한 환경음향 기준모델을 이용하여 감시 장소의 이상 여부를 정확하게 검출할 수 있는 환경음향을 이용한 보안장치 및 방법을 제공하는데 있다.It is another object of the present invention to generate an environmental acoustic reference model in advance by using the environmental sound generated according to the environment of a predetermined place to be monitored, and accurately detect the abnormality of the monitoring location by using the generated environmental acoustic reference model. The present invention provides a security device and method using environmental sound.
이러한 목적을 가지는 본 발명의 환경음향을 이용한 보안장치 및 방법은 감시할 장소에 마이크를 설치하여 환경음향을 검출하고, 검출한 환경음향에서 소정의 특징을 추출한다.Security apparatus and method using the environmental sound of the present invention having such an object is to install a microphone in the place to be monitored to detect the environmental sound, and to extract a predetermined feature from the detected environmental sound.
일반적으로 환경음향의 특성은 환경상태의 차이에 의한 스펙트럼 특성과 환경상의 주기적인 소음상태에 따른 스펙트럼의 변화특성으로 대표될 수 있다. 환경음향의 검출에 유효한 매개변수(parameter)로서는 LPC(Linear Prediction Coding) 계수, 자기상관계수 및 셉스트럼(cesptrum) 등이 알려져 있다. 상기한 매개 변수들 중에서 셉스트럼은 환경음향의 검출에 매우 효과적으로 사용할 수 있는 것으로서 본 발명에서는 마이크가 검출한 환경음향에서 예를 들면, 단위 시간 간격으로 셉스트럼을 추출하고, 추출한 셉스트럼들을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성한다.In general, the characteristics of environmental acoustics can be represented by spectral characteristics due to differences in environmental conditions and spectral variation characteristics due to periodic noise conditions in the environment. As parameters effective for the detection of environmental sound, LPC (Linear Prediction Coding) coefficients, autocorrelation coefficients and cesptrum are known. Among the above parameters, the septum is very effective for the detection of environmental sound. In the present invention, the septum is extracted from the environmental sound detected by the microphone, for example, at unit time intervals. Learn to create an environmental acoustic reference model.
상기 셉스트럼의 학습은, 예를 들면, 감시하는 장소의 환경에 따른 음향 특징 파라미터들을 이용하여 각 환경음향의 인식모델을 구성하는 것으로 HMM(Hidden Markov Model), 패턴 정합법(Dynamic Time Warping), 전문가 시스템(Spectrogram Reading System) 및 신경 회로망(Neural Network) 등으로 학습하여 환경음향 기준모델을 생성하고, 바람직하기로는 HMM으로 학습하여 환경음향 기준모델을 생성한다.The learning of the septum is, for example, by constructing a recognition model of each environmental sound by using acoustic characteristic parameters according to the environment of the place to be monitored, HMM (Hidden Markov Model), pattern time matching (Dynamic Time Warping) , An expert system (Spectrogram Reading System) and neural network (Neural Network) to learn by generating an environmental acoustic reference model, preferably by learning with an HMM to generate an environmental acoustic reference model.
그리고 환경음향 기준모델이 생성되면, 실시간으로 감시할 장소의 음향을 검출하여 셉스트럼을 추출하고, 그 추출한 셉스트럼을 환경음향 기준모델과 비교하여 이상 발생여부를 판단한다.When the environmental acoustic reference model is generated, it detects the sound of the place to be monitored in real time, extracts the septum, and compares the extracted septum with the environmental acoustic reference model to determine whether an abnormality occurs.
그러므로 본 발명의 환경음향을 이용한 보안장치에 따르면, 감시할 소정 장소에 마이크롤 설치하여 주위의 물체로부터 발생되는 음향을 감지 및 전기적인 신호로 변환하고, 상기 마이크의 출력신호를 아날로그/디지털 변환기가 디지털 신호로 변환하며, 아날로그/디지털 변환기의 출력신호에서 특징 추출부가 이상신호의 발생 여부를 검출할 특징을 추출하며, 메모리에 이상신호 발생 여부를 검출할 환경음향 기준모델을 미리 저장하여 두고, 상기 특징 추출부가 추출한 특징과 상기 메모리에 저장된 환경음향 기준모델을 이상 발생 판단부가 비교하여 이상신호 발생 여부를 판단하며, 이상 발생 판단부가 이상신호 발생을 판단할 경우에 경보 출력부가 경보를 발생하여 감시자에게 경보하는 것을 특징으로 한다.Therefore, according to the security device using the environmental sound of the present invention, by installing a microphone roll in a predetermined place to be monitored, the sound generated from the surrounding objects are detected and converted into an electrical signal, and the output signal of the microphone is converted into an analog / digital converter Converts it into a digital signal, extracts a feature from the output signal of the analog / digital converter to detect whether an abnormal signal is generated, and stores an environmental acoustic reference model to detect whether an abnormal signal is generated in advance in the memory; The feature extraction unit compares the extracted feature with the environmental acoustic reference model stored in the memory to determine whether an abnormal signal is generated.When the abnormality determination unit determines that an abnormal signal is generated, an alarm output unit generates an alarm to alert the monitor. It is characterized by the alarm.
상기 특징 추출부가 추출하는 특징은, LPC(Linear Prediction Coding) 계수, 자기 상관계수 및 셉스트럼 중의 어느 하나로서 상기 아날로그/디지털 변환기의 출력신호를 FFT(Fast Fourier Transform)부가 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 상기 FFT부의 출력신호에서 파워 스펙트럼 연산부가 음성신호에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하며, 상기 파워 스펙트럼 연산부가 구한 파워 스펙트럼에서 자연로그 연산부가 자연 로그값을 취하며, 상기 자연로그 연산부가 취한 자연로그 값을 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)부가 IFFT하여 시간영역의 셉스트럼을 구하는 것을 특징으로 한다.A feature extracted by the feature extractor is any one of a linear prediction coding (LPC) coefficient, an autocorrelation coefficient, and a septum, and the FFT (Fast Fourier Transform) FFT output signal of the analog-to-digital converter. The power spectrum operation unit obtains a power spectrum of a frequency domain corresponding to a voice signal from the output signal of the FFT unit, the natural log operation unit takes a natural log value from the power spectrum obtained by the power spectrum operation unit, and the natural log. The IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) IFFTs the natural logarithm taken by the operation unit to obtain a time-domain septum.
상기 이상 발생 판단부는, 상기 특징 추출부가 추출한 특징을 제 1 비교기가 상기 환경음향 기준모델과 비교하여 차이값을 검출하고, 검출한 차이값의 절대값을 제 2 비교기가 미리 설정된 드레시홀드 값과 비교하여 상기 이상발생 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.The abnormality determination unit detects a difference value by comparing the feature extracted by the feature extractor with the environmental acoustic reference model, and compares the absolute value of the detected difference value with a threshold value preset by the second comparator. To determine whether the abnormality occurs.
또한 본 발명은 상기 특징 추출부가 추출한 특징을 학습하고 학습 결과를 상기 메모리에 환경음향 기준모델로 저장하는 특징 학습부를 더 구비하고, 그 특징 학습부의 학습은, HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘, 패턴 정합법 알고리즘, 전문가 시스템 알고리즘 및 신경 회로망 알고리즘 중의 어느 하나로 학습하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes a feature learning unit for learning a feature extracted by the feature extracting unit and storing a learning result as an environmental acoustic reference model in the memory. The learning of the feature learning unit includes a HMM (Hidden Markov Model) algorithm and a pattern definition. Learning by one of legal algorithms, expert system algorithms, and neural network algorithms.
그리고 본 발명의 환경음향을 이용한 보안방법은, 감시하는 장소로부터 입력받은 디지털 음향신호에서 소정의 특징을 추출하고, 추출한 복수의 특징을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성 및 저장하며, 감시하는 장소로부터 실시간으로 입력받은 디지털 음향신호에서 단위 시간간격으로 소정의 특징을 추출하고, 추출한 소정의 특징을 상기 제 1 과정에서 저장한 환경음향 기준모델과 비교하여 차이 값을 검출하며, 검출한 차이 값의 절대값이 미리 설정한 드레시홀드 값 이상일 경우에 경보 제어신호를 발생하는 것을 특징으로 한다.In addition, the security method using the environmental sound of the present invention, by extracting a predetermined feature from the digital sound signal received from the monitoring place, and learning a plurality of extracted features to create and store the environmental acoustic reference model from the monitoring place Extracts a predetermined feature from the digital sound signal received in real time at unit time intervals, detects a difference value by comparing the extracted predetermined feature with the environmental acoustic reference model stored in the first step, and detects the absolute value of the detected difference value. The alarm control signal is generated when the value is equal to or greater than the preset threshold value.
도 1은 종래의 보안장치의 구성을 보인 블록도이고,1 is a block diagram showing the configuration of a conventional security device,
도 2는 본 발명의 보안장치의 구성을 보인 블록도이며,2 is a block diagram showing the configuration of the security device of the present invention,
도 3은 본 발명의 보안방법을 보인 신호흐름도이며,3 is a signal flow diagram showing a security method of the present invention,
도 4는 도 3의 환경음향 기준모델 생성 및 저장하는 동작을 보인 신호흐름도이다.4 is a signal flow diagram illustrating an operation of generating and storing an environmental acoustic reference model of FIG. 3.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명** Description of the symbols for the main parts of the drawings *
200 : 마이크 210 : 아날로그/디지털 변환기200: microphone 210: analog to digital converter
220 : 특징 추출부 221 : FFT부220: feature extraction unit 221: FFT unit
223 : 파워 스펙트럼 연산부 225 : 자연로그 연산부223: power spectrum calculator 225: natural logarithm calculator
227 : IFFT 230 : 특징 학습부227: IFFT 230: feature learning unit
240 : 메모리 250 : 이상 발생 판단부240: memory 250: abnormal occurrence determination unit
251 : 제 1 비교기 253 : 제 2 비교기251: first comparator 253: second comparator
260 : 경보 출력부260: alarm output unit
이하, 첨부된 도 2 내지 도 4의 도면을 참조하여 본 발명의 환경음향을 이용한 보안장치 및 방법을 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings of Figures 2 to 4 will be described in detail a security device and method using the environmental sound of the present invention.
도 2는 본 발명의 보안장치의 구성을 보인 블록도이다. 이에 도시된 바와 같이 감시할 복수의 장소에 각기 설치되어 그 장소의 환경에 따른 음향을 전기적인 신호로 변환하는 복수의 마이크(200)와, 상기 복수의 마이크(200)가 전기적인 신호로 변환한 음향신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그/디지털 변환기(210)와, 상기 아날로그/디지털 변환기(210)의 출력신호에서 환경음향의 소정의 특징을 추출하는 특징 추출부(220)와, 상기 특징 추출부(220)가 추출한 특징을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성하는 특징 학습부(230)와, 상기 특징 학습부(230)가 생성한 환경음향 기준모델을 저장하는 메모리(240)와, 상기 특징 추출부(220)가 실시간으로 추출한 특징을 상기 메모리(240)에 저장된 환경음향 기준모델과 비교하여 소정 장소의 이상 발생여부를 판단하는 이상 발생 판단부(250)와, 상기 이상 발생판단부(250)가 이상 발생을 판단할 경우에 경보를 발생하는 경보 출력부(260)로 구성하였다.2 is a block diagram showing the configuration of the security device of the present invention. As shown in the drawing, a plurality of microphones 200 are respectively installed in a plurality of places to be monitored to convert sound according to the environment of the place into an electrical signal, and the plurality of microphones 200 are converted into electrical signals. An analog / digital converter 210 for converting a sound signal into a digital signal, a feature extractor 220 for extracting a predetermined feature of environmental sound from an output signal of the analog / digital converter 210, and the feature extractor A feature learning unit 230 for generating an environmental acoustic reference model by learning the extracted feature 220, a memory 240 for storing the environmental acoustic reference model generated by the feature learning unit 230, and the feature extraction The abnormality occurrence determination unit 250 and the abnormality occurrence determination unit 250 which determine whether an abnormality occurs in a predetermined place by comparing the feature extracted by the unit 220 in real time with the environmental acoustic reference model stored in the memory 240. More than The alarm output unit 260 is configured to generate an alarm when the occurrence is determined.
상기 특징 추출부(220)는, 예를 들면, 환경음향에서 셉스트럼을 추출하는 것으로서 상기 아날로그/디지털 변환기(220)의 출력신호를 FFT(Fast Fourier Transform)하여 주파수 영역의 데이터로 변환하는 FFT부(221)와, 상기 FFT부(221)의 출력신호에서 음향에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하는 파워 스펙트럼 연산부(223)와, 상기 파워 스펙트럼 연산부(223)가 구한 파워 스펙트럼의 자연 로그값을 취하는 자연로그 연산부(225)와; 상기 자연로그 연산부(225)가 취한 자연로그 값을 IFFT하여 시간영역의 셉스트럼을 구하는 IFFT부(227)로 구성하였다.The feature extractor 220 extracts a septum from, for example, environmental sound, and performs an FFT (Fast Fourier Transform) on the output signal of the analog-to-digital converter 220 to convert data into frequency data. A power spectrum calculator 223 for obtaining a power spectrum of a frequency domain corresponding to sound from the output signal of the FFT unit 221, and a natural log value of the power spectrum calculated by the power spectrum calculator 223; A natural logarithm calculation unit 225 to take up; An IFFT unit 227 is obtained by IFFTing the natural log value taken by the natural log operation unit 225 to obtain a time-domain septum.
상기 이상 발생 판단부(250)는, 상기 특징 추출부(220)가 단위 시간 간격으로 추출하는 소정의 특징을 상기 메모리(250)에 저장된 환경음향 기준모델과 비교하여 그 차이 값을 검출하는 제 1 비교기(251)와, 상기 제 1 비교기(215)의 출력신호를 미리 실험적으로 설정한 드레시홀드 값과 비교하여 이상 발생여부를 판단하고 이상의 발생이 판단될 경우에 경보 제어신호를 발생하는 제 2 비교기(253)로 구성하였다.The abnormality occurrence determining unit 250 compares a predetermined feature extracted by the feature extractor 220 at unit time intervals with an environmental acoustic reference model stored in the memory 250 to detect a difference value. The second comparator comparing the comparator 251 and the output signal of the first comparator 215 with a threshold value experimentally set in advance to determine whether an abnormality has occurred, and generating an alarm control signal when the abnormality is determined. It consisted of (253).
이와 같이 구성된 본 발명의 보안장치는 감시할 소정의 장소에 설치된 마이크(200)가 음향 즉, 설치된 장소의 환경에 따라 발생되는 각종 소음이나 진동음 등을 포함하는 소정의 음향을 입력받아 전기적인 신호로 변환하고, 그 변환한 환경음향 신호를 아날로그/디지털 변환기(210)가 디지털 신호로 변환하여 특징 추출부(220)로 입력시키게 된다.In the security device of the present invention configured as described above, the microphone 200 installed at a predetermined place to be monitored receives electric sound, that is, a predetermined sound including various noises or vibration sounds generated according to the environment of the installed place as an electrical signal. After the conversion, the converted environmental sound signal is converted into a digital signal by the analog-to-digital converter 210 and input to the feature extraction unit 220.
특징 추출부(220)는 상기 아날로그/디지털 변환기(210)로부터 입력되는 디지털 신호를 FFT부(221)가 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 그 주파수 영역의 데이터에서 파워 스펙트럼 연산부(223)가 상기 음향에 대응되는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 연산하게 된다. 그리고 상기 연산한 파워 스펙트럼에서 자연로그 연산부(225)가 자연로그의 값을 추출하고, 그 자연로그 값을 IFFT부(227)가 IFFT하여 시간영역에서의 셉스트럼을 구하게 된다.The feature extractor 220 converts the digital signal input from the analog-to-digital converter 210 into the data of the frequency domain by FFTing the FFT unit 221, and the power spectrum calculator 223 performs the data of the frequency domain. The power spectrum of the frequency domain corresponding to the sound is calculated. The natural log operator 225 extracts the natural log value from the calculated power spectrum, and the IFFT unit 227 IFFTs the natural log value to obtain a septum in the time domain.
이와 같이 특징 추출부(220)가 설정된 단위 시간 간격으로 추출한 셉스트럼들을 이용하여 소정 장소의 이상 여부를 판단하기 전에 먼저 복수의 셉스트럼을 학습하여 환경음향 기준모델을 생성해야 하는 것으로서 특징 학습부(230)는 복수의 셉스트럼을 학습하고, 학습한 결과를 환경음향 기준모델로 메모리(240)에 저장한다. 상기 특징 학습부(230)의 학습은 예를 들면, HMM으로 셉스트럼을 학습한다.As described above, before the feature extractor 220 determines whether there is an abnormality in a predetermined place by using the septums extracted at a set unit time interval, the feature extractor 220 needs to learn a plurality of the septums to generate an environmental acoustic reference model. The unit 230 learns a plurality of concepts and stores the learned results in the memory 240 as an environmental acoustic reference model. Learning of the feature learning unit 230, for example, learn the septum with the HMM.
이와 같이 메모리(240)에 이상 여부를 검출할 환경음향 기준모델이 저장된 상태에서 상기한 바와 같이 마이크(200)에서 출력되는 소정 장소의 아날로그 음향신호를 실시간으로 아날로그/디지털 변환기(210)가 디지털 신호로 변환하며, 그 디지털 신호에서 특징 추출부(220)가 셉스트럼을 추출하여 출력하게 된다.As described above, in the state in which the environmental acoustic reference model for detecting an abnormality is stored in the memory 240, the analog / digital converter 210 performs a digital signal in real time on the analog sound signal output from the microphone 200 in real time. The feature extractor 220 extracts and outputs the septum from the digital signal.
상기 특징 추출부(220)가 추출한 셉스트럼은 이상 발생 판단부(250)의 제 1 비교기(251)로 입력되는 것으로서 제 1 비교기(251)는 상기 메모리(240)에 미리 저장된 환경음향 기준모델과 상기 특징 추출부(220)가 추출한 셉스트럼을 비교하여 그 차이 값을 검출하고, 검출한 차이 값의 절대값을 제 2 비교기(253)가 실험적으로 미리 설정된 드레시홀드 값과 비교한다.The septum extracted by the feature extraction unit 220 is input to the first comparator 251 of the abnormality occurrence determination unit 250, and the first comparator 251 is an environmental acoustic reference model previously stored in the memory 240. And the difference extracted by the feature extractor 220 to detect the difference value, and compares the absolute value of the detected difference value with a threshold value experimentally preset by the second comparator 253.
상기 비교결과, 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값보다 작을 경우에 제 2 비교기(253)는 감시하는 소정의 장소에 이상이 발생하지 않은 것으로 판단한다. 그리고 상기 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값보다 클 경우에는 제 2 비교기(253)는 감시하는 소정의 장소에 침입자 발생 등의 소정의 이상이 발생한 것으로 판단하고, 제 2 비교기(253)의 판단신호에 따라 경보 출력부(260)가 경보음 및 광 등으로 감시자에게 이상이 발생하였음을 알려 이상의 발생에 대한 조치를 취할 수 있도록 한다.As a result of the comparison, when the absolute value of the difference value is smaller than the threshold value, the second comparator 253 determines that no abnormality has occurred at a predetermined place to be monitored. When the absolute value of the difference value is larger than the threshold value, the second comparator 253 determines that a predetermined abnormality such as an intruder is generated at a predetermined place to be monitored, and the determination signal of the second comparator 253 is determined. In accordance with the alarm output unit 260 informs that the abnormality occurred to the monitor by the alarm sound and light, such that the action can be taken for the occurrence.
한편, 상기 특징 추출부(220), 특징 학습부(230), 메모리(240) 및 이상 발생 판단부(250)는 하드웨어로 구성하지 않고, 마이크로 컴퓨터 및 마이크로 프로세서 등으로 제어부를 구성하고, 소프트웨어에 따라 수행하게 구성할 수 있는 것으로서 도 3은 소프트웨어로 수행할 경우의 본 발명의 보안방법을 보인 신호흐름도이다. 이에 도시된 바와 같이 단계(300)에서 먼저 제어부는 환경음향 기준모델을 생성하여 저장한다.Meanwhile, the feature extractor 220, the feature learner 230, the memory 240, and the abnormality occurrence determiner 250 are not configured with hardware, but are configured with a microcomputer, a microprocessor, and the like. As can be configured to perform according to Figure 3 is a signal flow diagram showing the security method of the present invention when performed in software. As shown in FIG. 300, the controller first generates and stores an environmental acoustic reference model.
상기 환경음향 기준모델을 생성 및 저장은 도 4에 도시된 바와 같이 아날로그/디지털 변환기(210)에서 출력되는 디지털 신호를 단계(400)에서 단위 시간간격으로 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 단계(402)에서 상기 주파수 영역의 데이터에서 음성신호에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하며, 단계(404)에서 그 파워 스펙트럼의 자연 로그값을 취한 후 단계(406)에서 IFFT 하여 시간영역에서의 셉스트럼을 구한다. 상기 셉스트럼이 구해지면, 단계(408)에서 그 셉스트럼을 학습하여 학습결과인 환경음향 기준모델을 생성하고, 생성한 환경음향 기준모델을 단계(410)에서 저장한 후 복귀한다.Generating and storing the environmental acoustic reference model, as shown in FIG. 4, converts the digital signal output from the analog-to-digital converter 210 to the data in the frequency domain by FFTing at a unit time interval in step 400, and In 402, the power spectrum of the frequency domain corresponding to the voice signal is obtained from the data of the frequency domain. In step 404, the natural logarithm of the power spectrum is taken, and then IFFT is performed in step 406, the time-domain Find the strum. When the septum is obtained, the septum is learned in step 408 to generate an environmental acoustic reference model as a learning result, and the generated environmental acoustic reference model is stored in step 410 and then returned.
환경음향 기준모델이 저장되면, 아날로그/디지털 변환기(210)에서 출력되는 디지털 신호를 단계(302)에서 단위 시간간격으로 FFT하여 주파수 영역의 데이터로 변환하고, 단계(304)에서 상기 주파수 영역의 데이터에서 음성신호에 대응하는 주파수 영역의 파워 스펙트럼을 구하며, 단계(306)에서 그 파워 스펙트럼의 자연 로그값을 취한 후 단계(308)에서 IFFT 하여 시간영역에서의 셉스트럼을 구한다.When the environmental acoustic reference model is stored, the digital signal output from the analog-to-digital converter 210 is converted into data in the frequency domain by FFT in unit time intervals in step 302, and the data in the frequency domain in step 304. In step 306, the power spectrum of the frequency domain corresponding to the voice signal is obtained. In step 306, the natural logarithm of the power spectrum is taken, and then IFFT is obtained in step 308 to obtain the receptive spectrum in the time domain.
다음 단계(310)에서는 상기 구한 셉스트럼과 상기 저장한 환경음향 기준모델을 비교하여 그 차이 값을 검출하고, 검출한 차이 값의 절대값이 단계(312)에서 실험적으로 미리 설정한 드레시홀드 값 이상인지를 판단한다. 상기 판단 결과 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값 이상이 아닐 경우에 감시하는 장소에 이상이 발생하지 않은 것으로 단계(302)로 복귀하여 감시 동작을 계속 수행한다. 그리고 상기 판단 결과 차이 값의 절대값이 드레시홀드 값 이상일 경우에는 감시하는 장소에 침입자 발생 등의 이상이 발생한 것으로서 단계(314)에서 경보를 출력하여 경보하고, 단계(302)로 복귀하여 감시 동작을 계속 수행한다.In the next step 310, the obtained difference is compared with the stored environmental acoustic reference model to detect the difference value, and the absolute value of the detected difference value is the threshold value experimentally preset in step 312. Determine if it is abnormal. If the absolute value of the difference value is not equal to or greater than the threshold value, the determination returns to step 302 where no abnormality occurs at the place to be monitored, and the monitoring operation is continued. When the absolute value of the difference is greater than or equal to the threshold, the determination result indicates that an intruder or the like has occurred in the place to be monitored. In step 314, an alarm is outputted and the alarm is returned. Continue.
한편, 상기에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시 예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 마련되는 본 발명의 정신이나 분야를 이탈하지 않는 한도 내에서 본 발명이 다양하게 개조 및 변화될 수 있다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자는 용이하게 알 수 있다. 예를 들면, 상기에서는 어느 하나의 감시할 장소에서 음향을 검출하여 감시하는 것을 예로 들어 설명한 것으로서 본 발명을 실시함에 있어서는 감시할 복수의 장소에서 각기 음향을 검출하고, 그 검출한 음향에서 각기 소정의 특징을 추출 및 학습하여 각각의 환경음향 기준모델을 생성하며, 그 각각의 환경음향 기준모델을 이용하여 복수의 장소를 각기 감시하게 구성할 수 있는 등 여러 가지로 변형 실시할 수 있다.On the other hand, while the present invention has been shown and described with respect to specific preferred embodiments, various modifications and changes of the present invention without departing from the spirit or field of the invention provided by the claims below It can be easily understood by those skilled in the art. For example, as described above, the sound is detected and monitored at any one place to be monitored. In the practice of the present invention, the sound is detected at a plurality of places to be monitored, and each of the predetermined sounds is predetermined. By extracting and learning features, each environmental acoustic reference model can be generated, and each environment acoustic reference model can be configured to monitor a plurality of places.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은 감시할 소정의 장소에서 그 환경에 따라 발생하는 음향을 이용하여 이상 발생여부를 정확하게 감시할 수 있고, 또한 영상을 이용하여 감시하는 장치와 함께 설치할 경우에 이상 발생여부를 완벽하게 감시할 수 있다.As described in detail above, the present invention can accurately monitor whether or not an abnormality occurs by using sound generated according to the environment at a predetermined place to be monitored, and also when an error occurs when installed with an apparatus for monitoring using an image. You can fully monitor whether or not.
Claims (7)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR10-2002-0056986A KR100492882B1 (en) | 2002-09-18 | 2002-09-18 | Apparatus for security using an environmental sound |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR10-2002-0056986A KR100492882B1 (en) | 2002-09-18 | 2002-09-18 | Apparatus for security using an environmental sound |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20040025148A true KR20040025148A (en) | 2004-03-24 |
KR100492882B1 KR100492882B1 (en) | 2005-06-02 |
Family
ID=37328110
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR10-2002-0056986A KR100492882B1 (en) | 2002-09-18 | 2002-09-18 | Apparatus for security using an environmental sound |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR100492882B1 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100707506B1 (en) * | 2005-07-28 | 2007-04-13 | (주) 정훈데이타 | Crime preventing system using sound signal analysis and method thereof |
KR100741425B1 (en) * | 2006-02-16 | 2007-07-23 | 주식회사 투윈스컴 | Emergency call system using sound and method thereof |
KR100896012B1 (en) * | 2007-05-16 | 2009-05-11 | 자동차부품연구원 | System for preservation of public peace and watch using noise measurement and method thereof |
US8797407B2 (en) | 2009-12-14 | 2014-08-05 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Security system and method using measurement of acoustic field variation |
US9103908B2 (en) | 2010-12-07 | 2015-08-11 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Security monitoring system using beamforming acoustic imaging and method using the same |
US9240113B2 (en) | 2010-10-12 | 2016-01-19 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Low-power security and intrusion monitoring system and method based on variation detection of sound transfer characteristic |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100304532B1 (en) * | 1994-10-27 | 2001-11-22 | 구자홍 | Method for automatically checking state of house using mobile phone |
KR0173182B1 (en) * | 1995-05-27 | 1999-03-30 | 박정옥 | Voice monitoring alarm system |
JPH09138894A (en) * | 1995-11-14 | 1997-05-27 | Neikusu:Kk | Burglar/disaster prevention device |
JPH09212779A (en) * | 1996-01-31 | 1997-08-15 | Hitachi Zosen Corp | Security device |
KR20000002374U (en) * | 1998-07-03 | 2000-02-07 | 서평원 | Room monitoring device on the telephone |
JP2000268265A (en) * | 1999-03-15 | 2000-09-29 | Chuo Joho Kaihatsu Kk | Monitoring device utilizing microphone |
JP3338405B2 (en) * | 1999-07-09 | 2002-10-28 | 株式会社メガチップス | Monitoring device |
JP2002133540A (en) * | 2000-10-20 | 2002-05-10 | Fujitsu General Ltd | Monitor for crime prevention |
JP2002158996A (en) * | 2000-11-22 | 2002-05-31 | Estekku:Kk | Monitoring system |
-
2002
- 2002-09-18 KR KR10-2002-0056986A patent/KR100492882B1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100707506B1 (en) * | 2005-07-28 | 2007-04-13 | (주) 정훈데이타 | Crime preventing system using sound signal analysis and method thereof |
KR100741425B1 (en) * | 2006-02-16 | 2007-07-23 | 주식회사 투윈스컴 | Emergency call system using sound and method thereof |
KR100896012B1 (en) * | 2007-05-16 | 2009-05-11 | 자동차부품연구원 | System for preservation of public peace and watch using noise measurement and method thereof |
US8797407B2 (en) | 2009-12-14 | 2014-08-05 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Security system and method using measurement of acoustic field variation |
US9240113B2 (en) | 2010-10-12 | 2016-01-19 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Low-power security and intrusion monitoring system and method based on variation detection of sound transfer characteristic |
US9103908B2 (en) | 2010-12-07 | 2015-08-11 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Security monitoring system using beamforming acoustic imaging and method using the same |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR100492882B1 (en) | 2005-06-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Huang et al. | Scream detection for home applications | |
KR101297409B1 (en) | Sycurity system and method using measurement of acoustic field variation | |
GB2484196A (en) | Identifying sounds | |
JP5197853B2 (en) | Monitoring device | |
KR100707506B1 (en) | Crime preventing system using sound signal analysis and method thereof | |
JP2012048689A (en) | Abnormality detection apparatus | |
KR100492882B1 (en) | Apparatus for security using an environmental sound | |
JP4886461B2 (en) | Abnormality monitoring device | |
KR20040025149A (en) | Security apparatus using an image and a sound of an environmental object | |
CN213042656U (en) | Information processing apparatus | |
US20220358953A1 (en) | Sound model generation device, sound model generation method, and recording medium | |
JP2008282172A (en) | Structure monitoring device by means of sound | |
KR20160097999A (en) | Sound Detection Method Recognizing Hazard Situation | |
JP4859130B2 (en) | Monitoring system | |
KR101670801B1 (en) | Abnormal voice detecting method and system | |
JP7253721B2 (en) | Abnormal noise determination device, abnormal noise determination method, and abnormal noise determination system | |
KR102577110B1 (en) | AI Scene Recognition Acoustic Monitoring Method and Device | |
KR20110012354A (en) | Monitoring system using directional speaker | |
KR20000063233A (en) | Supervisory apparatus, remote supervisory method and computer readable medium having stored thereon computer executable instruction for performing the method | |
KR20160086131A (en) | Surveillance system adopting wireless acoustic sensors | |
JP2005172548A (en) | Supervisory device and database construction method | |
KR20150061954A (en) | Method for monitoring adaptive sound field security of environmental noise | |
KR102457642B1 (en) | Machine sound recording apparatus and abnormality detection system of machine equipment comprising the same | |
CN108632692B (en) | Intelligent control method of microphone equipment and microphone equipment | |
US20240153526A1 (en) | Audio event analysis, classification, and detection system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |