KR20120103286A - 오디오 신호를 이용하여 차량에 대한 관심 대상 이벤트를 감지하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

오디오 신호를 이용하여 차량에 대한 관심 대상 이벤트를 감지하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

차량 주위에서 발생되는 오디오 신호로부터 상기 차량에 대한 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생하였는지 여부를 감지하기 위한 방법 및 장치가 개시된다. 관심 대상 이벤트 감지 방법은 차량에 설치된 마이크로부터 입력 오디오 신호를 수신하고, 수신된 오디오 신호를 처리하여 특징 파라미터를 추출하는 특징 파라미터 추출 단계, 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들에 대한 특징 파라미터들을 저장하는 이벤트 데이터베이스에 저장된 특징 파라미터들과 오디오 신호로부터 추출된 특징 파라미터를 비교하여, 저장된 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들 중 어느 하나에 상응하는 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생되었는지 여부를 판단하는 이벤트 판단 단계, 및 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 것으로 판단되면, 발생된 관심 대상 이벤트(EOI)에 따라 소정의 경계 프로세스(alert process)를 수행하는 경계 단계를 포함한다. 본 발명에 의하여 적은 충격이 가해지더라도 차량에 발생되는 관심 대상 이벤트(EOI)를 정확하게 검출할 수 있다.

Description

오디오 신호를 이용하여 차량에 대한 관심 대상 이벤트를 감지하기 위한 방법 및 장치{Method and apparatus of detecting event of interest related to vehicles using audio signals}
본 발명은 차량용 충격 감지 기술에 관한 것으로서, 특히 직접적 충격 센서가 아닌 오디오 신호를 분석하여 차량에 관련된 관심 대상 이벤트(Event Of Interest, EOI)가 발생되었는지를 판단하기 위한 기술에 관한 것이다.
최근 매년 100만대 가까운 신규 차량이 등록되고 있으며, 이 중 4만대 가량의 차량에 도난 및 파손과 같은 사고가 발생한다. 하지만, 개별 소유자의 주의 외에는 마땅한 방지 방법이 없다. 특히, 경제난이 가중될수록 자동차 절도가 증가하기 때문에 차량 소유자의 불안은 더욱 증가한다. 이러한 불안을 해소하기 위하여 차량에 발생되는 파손 등을 감지하여 소유자에게 통지할 수 있는 다양한 장치가 개발되어 왔다. 이러한 장치 중에서는 주차 중에 발생되는 테러 뿐만 아니라 운행 중 발생되는 충격 등을 감지할 수 있는 것들도 있다.
특히, 최근에는 차량용 영상 기록 장치(이하 '블랙박스'라 함)가 급속도로 보급되고 있는데, 블랙박스는 운행 중이거나 주차중인 동안에 차량 주위를 촬영하여 혹시 모를 테러나 사고가 발생하여도 테러의 가해자나 사고의 원인을 명백히 밝히는데 큰 도움이 되고 있다. 하지만, 블랙박스를 상시 감시 모드로 동작할 경우 차량 배터리가 방전되는 일이 흔히 발생된다. 블랙박스에는 영상 촬영을 위한 카메라 뿐만 아니라 고품질 영상을 압축 저장하기 위한 이미지 프로세서가 포함되기 때문에, 이러한 첨단 장치들이 동작되도록 하기 위해서는 적지 않은 전력이 필요하며, 적어도 3-4일마다 한번씩은 차량 배터리를 충전하지 않으면 배터리가 방전되게 된다. 그러므로, 테러나 충격 등과 같은 이벤트만을 감지하여 영상을 촬영하기 위한 기술들이 필요하다.
종래 기술에 따르면 차량의 충돌을 감지하기 위하여 압전 필름 센서와 같은 충격 감지 장치를 이용한다. 예를 들어, 압전 필름 센서를 사용하여 검출된 출력 신호를 기준량과 비교하여 충돌의 징후를 감지한다. 또한, 액압 타격 장치(hydraulic percussion device)에 의해 생성되는 가속도를 감지하기 위해 압전 필름을 사용하는 경우에는 응력 전도성 부재를 따라 횡방향의 충돌 위치를 결정하기 위해 초자왜성 센서의 주파수 및 진폭이 분석된다. 또는, 종래 기술에 의하면 차량의 충돌을 인식하기 위하여 물리적 반사들을 이용한다.
그런데, 충격 감지 장치를 이용하여 충돌을 감지할 경우에는 충격 감지 장치가 감지할 수 있는 충격이 아닌 경우 감지 성능이 저하된다. 예를 들어, X축 방향의 충격 감지 센서가 있는 경우 Y축 방향의 충격에는 제대로 반응할 수 없다. 또한, XYZ축 방향의 충격 감지 센서를 이용하는 경우에도, 차량의 자세에는 영향을 주지 않는 충격은 제대로 감지할 수 없다. 특히, 날카로운 금속을 이용하여 차체에 흠집을 내는 경우, 차량의 자세에는 영향이 없기 때문에 이러한 테러를 정확하게 감지할 수 없다는 한계를 가진다.
그러므로, 차량의 자세와 가속도와 무관한 충격도 정확하게 감지할 수 있는 기술이 절실히 요구된다.
[1] 대한민국등록특허공보 제10-0745977호(등록일자 2007.7.30) [2] 대한민국등록특허공보 제10-0682909호(등록일자 2007.2.8) [3] 미국공개특허공보, 제2004/0167767호(공개일자 2004.8.26)
[4] 이용주, 배건성, "스포츠 비디오에서 호루라기 소리 검출을 위한 특징 파라미터 추출", 경북대학교 전자.전기공학부 [5] 노용완, 이규범, 이우석, 홍광석, "차량 잡음 환경에서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출", 신호처리 시스템 학회 논문지 제9권2호, 2008.4 [6] Veronika Zenz, "Automatic Chord Detection in Polyphonic Audio Data", Master paper, Software Technique and Interactive system, Wien Technical University, 2007.2 [7] Michel Vacher, Dan Istrate, Jean-Francois Serignat, "Sound Detection through Transient Models using Wavelet Coefficient Trees", in CLIPS-IMAG, Team GEOD UMR CNRS-INPG-UJF 5524 [8] Yong Rui, Anoop Gupta, Alex Acero, "Automatically Extracting Highlights for TV Baseball Programs", Proceedings of the eighth ACM international conference on Multimedia ACM, New York, 2000
본 발명의 목적은 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호를 이용하여 차량에 발생되는 관심 대상 이벤트(EOI)를 감지하기 위한 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호를 이용하여 관심 대상 이벤트(EOI)를 감지하여 자동으로 경계 프로세스를 시행할 수 있는 장치를 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 일면은, 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호로부터 차량에 대한 관심 대상 이벤트(Event Of Interest, EOI)가 발생하였는지 여부를 감지하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의한 관심 대상 이벤트 감지 방법은 차량에 설치된 마이크로부터 입력 오디오 신호를 수신하고, 수신된 오디오 신호를 처리하여 특징 파라미터를 추출하는 특징 파라미터 추출 단계, 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들에 대한 특징 파라미터들을 저장하는 이벤트 데이터베이스에 저장된 특징 파라미터들과 오디오 신호로부터 추출된 특징 파라미터를 비교하여, 저장된 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들 중 어느 하나에 상응하는 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생되었는지 여부를 판단하는 이벤트 판단 단계, 및 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 것으로 판단되면, 발생된 관심 대상 이벤트(EOI)에 따라 소정의 경계 프로세스(alert process)를 수행하는 경계 단계를 포함한다. 특히, 특징 파라미터 추출 단계는 오디오 신호의 강도(magnitude), 주파수 스펙트럼, 에너지 스펙트럼, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients), 스펙트럴 센트로이드(spectral centroid), 스펙트럴 롤오프(spectral rolloff), 스펙트럴 플럭스(spectral flux), ZCR 관련 특징, 및 단시간 에너지 특징(short-time energy feature) 중 적어도 하나를 특징 파라미터로서 추출하고, 이벤트 판단 단계는 오디오 신호의 강도의 증가, 음성 신호의 검출, 충격음(impact sound) 검출, 비명 소리(screaming sound)의 검출, 브레이킹 소음(breaking noise)의 검출 중 적어도 하나를 관심 대상 이벤트(EOI)로서 판단한다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 다른 면은 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호로부터 차량에 대한 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생하였는지 여부를 감지하기 위한 장치에 관한 것이다. 본 발명에 의한 관심 대상 이벤트 감지 장치는, 차량에 설치된 마이크로부터 입력 오디오 신호를 수신하고, 수신된 오디오 신호를 처리하여 특징 파라미터를 추출하는 특징 파라미터 추출부, 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들에 대한 특징 파라미터들을 저장하는 이벤트 데이터베이스에 저장된 특징 파라미터들과 오디오 신호로부터 추출된 특징 파라미터를 비교하여, 저장된 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들 중 어느 하나에 상응하는 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생되었는지 여부를 판단하는 이벤트 판단부, 및 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 것으로 판단되면, 발생된 관심 대상 이벤트(EOI)에 따라 소정의 경계 프로세스를 수행하는 경계부를 포함한다. 특히, 경계부는 오디오 신호의 저장, 비상 알람 신호의 활성화, 차량용 영상 기록 장치에 의하여 촬영된 영상의 저장, 소정 전화 번호로의 경계 메시지 전송, 및 비상 기관의 호출 중 적어도 하나를 경계 프로세스로서 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하여, 충격 센서가 아니라 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호를 이용하여 차량에 발생되는 관심 대상 이벤트(EOI)를 감지하기 때문에 차량의 움직임 및 자세에 영향을 주지 않는 약한 충돌도 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하여, 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호를 이용하여 관심 대상 이벤트(EOI)를 감지하여 자동으로 경계 프로세스를 시행할 수 있기 때문에 차량 소유자에게 이벤트 발생 사실을 신속히 알리는 것과 동시에, 119나 경찰 등 관련 기관에도 신속하게 이벤트 발생 사실을 알릴 수 있기 때문에 소중한 인명을 보호할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일면에 의한 관심 대상 이벤트 감지 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c는 주파수 스펙트럼을 이용하여 관심 대상 이벤트(EOI)를 검출하는 방법을 예시하는 그래프들이다.
도 3은 본 발명에 의한 관심 대상 이벤트 감지 방법을 개념적으로 나타내는 흐름도이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로서, 본 발명을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈", "블록" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일면에 의한 관심 대상 이벤트 감지 장치를 개념적으로 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시된 관심 대상 이벤트 감지 장치(100)는, 마이크(110), 오디오 신호 처리부(120), 특징 파라미터 추출부(130), 이벤트 판단부(140), 중앙 제어부(150), 경계부(160), 블랙박스(170), 통신부(180), 및 이벤트 데이터베이스(190)를 포함한다.
마이크(110)는 차량 주위에 설치되어 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호를 측정하여 오디오 신호 처리부(120)로 전달한다. 오디오 신호 처리부(120)는 수신된 오디오 신호를 디지털화하고 증폭한다. 예를 들어, 마이크(110)로부터 수신된 신호는 미세하기 때문에 오디오 신호 처리부(120)는 신호를 증폭하고, 증폭된 신호는 저역 통과 필터(low pass filter)를 거쳐 고조파 잡음이 제거된다. 그러면, 저역 통과 필터의 출력 신호가 A/D 변환기를 통하여 디지털화된다.
그러면, 특징 파라미터 추출부(130)는 다양한 처리 기법을 이용하여 오디오 신호를 처리하여 오디오 신호로부터 특징 파라미터(characteristic parameter)를 추출한다. 특징 파라미터 추출부(130)는 공지된 모든 오디오 신호 처리 기법을 이용할 수 있는데, 이 중 몇 가지에 대해서는 본 명세서의 해당 부분에서 상세히 후술된다.
이벤트 데이터베이스(190)는 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들에 대한 특징 파라미터들을 저장한다. 본 명세서에서 관심 대상 이벤트(EOI)란 차량에 관련되어 유의미한 사건을 의미하는 것이다. 관심 대상 이벤트(EOI)에 대해서 몇 가지 예를 들면 다음과 같다.
1) 차량이 주행 중이라면 차량에 충격이 발생되는 경우가 관심 대상 이벤트(EOI)가 될 수 있다. 이 경우 차량에 발생되는 충격음이 분석되어 이벤트 데이터베이스(190)에 관심 대상 이벤트(EOI)로서 저장된다.
2) 차량이 위험 상황에 노출되었을 경우 다른 차량으로부터 클랙션 소음이 발생될 수 있다. 이 경우, 차량 주위의 오디오 신호가 갑자기 증가한 경우가 관심 대상 이벤트(EOI)로서 저장될 수 있다.
3) 차량에 위험이 발생되어 사람들이 비명을 지르는 경우도 관심 대상 이벤트가 될 수 있다. 이 경우 비명 소리가 검출되는 경우를 관심 대상 이벤트(EOI)로서 저장할 수 있다.
4) 차량 주위에서 갑자기 사람이 나타난 경우 이 사람에 의하여 테러가 가해질 수 있다. 이 경우, 차량 주위에서 음성 신호가 갑자기 검출되는 경우를 관심 대상 이벤트로서 저장할 수 있다.
5) 차량 또는 주위의 다른 차량에서 급정지를 할 경우도 관심 대상 이벤트(EOI)로 판단할 수 있다. 이 경우 브레이킹 소음이 관심 대상 이벤트로서 저장될 수 있다.
이와 같이, 이벤트 데이터베이스(190)는 위와 같은 다양한 이벤트가 일어난 경우에 발생되는 다양한 오디오 신호를 처리하여 얻어진 해당 이벤트에 대한 오디오 신호의 특징 파라미터를 저장한다. 관심 대상 이벤트(EOI)의 특징 파라미터들은 관심 대상 이벤트 감지 장치(100)의 제조시에 이벤트 데이터베이스(190)에 기저장될 수 있고, 추후에 변경될 수도 있다.
그러면, 이벤트 판단부(140)는 추출된 오디오 신호의 특징 파라미터를 이벤트 데이터베이스(190)에 저장된 특징 파라미터들과 비교하여 그 유사성에 기반하여 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생되었는지 여부를 판단하고 해당 관심 대상 이벤트(EOI)를 식별한다. 이벤트 판단부(140)가 특징 파라미터의 유사성을 검사하기 위해서, 각 특징 파라미터 별로 가중치를 부여하고 부여된 가중치의 합산 결과가 기준치 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 이 경우 판단 정확성을 높이기 위하여 오디오 신호와 관심 대상 이벤트(EOI) 간의 상관 관계를 레일리-라플라스 분포(Rayleigh-Laplace distribution)와 같은 확률 분포로 표현하고, 표현된 확률 분포로부터 특징 파라미터의 일치 여부를 판단할 수 있다. 특히, 오디오 신호로부터 음성 신호를 검출하기 위한 방법으로는 선행기술문헌 중 [1]을 참조한다. 본 명세서에서 특허문헌 및 비특허문헌으로서 인용되는 문헌들은 대괄호로 구별되며, 이러한 문헌들은 그 전체로서 본 명세서에 참조되어 통합된다.
또는, 이벤트 판단부(140)는 오디오 신호의 주파수 스펙트럼을 분석하여 가장 많은 에너지가 집중된 주파수 대역을 특징 파라미터로서 비교할 수 있다.
도 2a 내지 도 2c는 주파수 스펙트럼을 이용하여 관심 대상 이벤트(EOI)를 검출하는 방법을 예시하는 그래프들이다.
도 2a는 마이크에 의하여 검출된 오디오 신호를 나타내고, 도 2b는 해당 오디오 신호의 주파수 스펙트럼을 나타낸다.
도 2a는 25ms로부터 80ms까지 발생된 소음을 나타낸다. 이용된 소음은 자동차 주위에 발생된 충격음을 나타낸다. 도 2a에 도시된 충격음의 크기는 최대값을 100%로 하여 정규화된 것이다. 만일, 차량 주위에서 발생된 오디오 신호의 진폭이 갑자기 증가된 경우를 관심 대상 이벤트(EOI)로서 판단한다면, 약 25ms에서 오디오 신호의 진폭이 급격히 증가하기 때문에 해당 지점에서 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 것으로 이벤트 판단부(140)가 판단할 수 있다.
또는, 이벤트 판단부(140)는 얻어진 오디오 신호를 주파수 변환하여 각 주파수 대역 당 에너지를 비교하여 관심 대상 이벤트(EOI)의 발생 여부를 판단할 수도 있다. 설명의 편의를 위하여, 이벤트 데이터베이스(190)에 저장된 특징 파라미터들 중 하나는 오디오 신호의 주파수 스펙트럼이며, 이 중에서 특히 1kHz 대역에서 가장 높은 에너지를 가지는 것을 차량에 충격이 발생된 것으로 판단한다고 가정한다. 이러한 가정은 설명의 편의를 위한 것으로서, 본 발명을 한정하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 도 2b를 참조하면, 도 2a에 도시된 오디오 신호의 주파수 스펙트럼은 1kHz에서 최대값을 가진다는 것을 알 수 있다. 그러므로, 이벤트 판단부(140)는 이러한 주파수 스펙트럼을 비교한 결과에 따라서 차량에 충격이 발생된 것으로 판단할 수 있다.
도 2c는 경량 충격음 및 중량 충격음이 공존하는 경우의 주파수 스펙트럼을 예시하는 도면이다. 도 2c를 참조하면, 두 개의 첨두치를 가지는데, 첫 번째 첨두치는 250Hz에서 최대값을 가지고, 두 번째 첨두치는 8.02KHz에서 최대값을 가진다는 것을 알 수 있다. 따라서, 이러한 최대 에너지를 가지는 주파수 대역이 이벤트 데이터베이스(190)에 저장된 주파수 대역과 일치하는지 여부를 판단하면 해당 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생하였는지를 판단할 수 있다. 250Hz에서 발생되는 충격음은 중량 충격음으로서 낮은 주파수를 가지지만, 8.02KHz에서 발생되는 충격음은 경량 충격음으로서 높은 주파수를 가진다. 그러므로, 도 2c로부터 해당 오디오 신호는 경량 및 중량 충격음을 모두 포함하는 것을 알 수 있다. 이와 같이, 이벤트 판단부(140)는 여러 가지 특징 파라미터를 이벤트 데이터베이스(190)에 저장된 특징 파라미터와 비교함으로써 관심 대상 이벤트(EOI)의 발생 여부를 판단한다. 주파수 스펙트럼을 특징 파라미터로 이용하는 기술에 대해서는 참조 문헌 [4]를 참조한다. 참조문헌 [3]에서는 특징 파라미터로서 소리의 파형 및 스펙트럼을 이용한다. 이 경우 최대 에너지가 존재하는 주파수 대역을 중점적으로 비교한다. 도 2에서는 오디오 신호의 진폭 및 주파수 스펙트럼만을 특징 파라미터로 이용하는 경우에 대하여 설명하였으나, 이벤트 판단부(140)에서는 다양한 음성 처리 기법에 따라서 여러 가지 특징 파라미터를 더 이용할 수 있음은 물론이다.
이하, 오디오 신호의 특징 추출에 대하여 설명한다.
일반적으로 오디오 신호의 특징을 추출하는 것은 정보의 압축, 차원 감소 과정과 관련된다. 특징 추출의 주요 연구 분야는 인간의 청각 특성을 반영하는(perceptually meaningful) 특징을 표현하는 것, 다양한 잡음환경/화자/채널 변이에 강인한(robust) 특징을 표현하는 것, 및 시간적인 변화를 잘 표현하는 특징을 표현하는 것 등에 관련된다. 흔히 사용되는 특징추출 과정에서 청각 특성을 반영한 것으로는 달팽이관의 주파수 응답을 응용한 필터뱅크 분석, mel 또는 Bark 척도 단위의 중심 주파수 배치, 주파수에 따른 대역폭의 증가, 프리엠퍼시스 필터 등이 사용된다. 강인성(Robustness)을 향상시키기 위한 방법으로 가장 널리 사용되는 것은 콘볼루션 채널의 영향을 줄이기 위한 CMS(cepstral mean subtraction)를 들 수 있다. 특히, 음성 신호의 동적 특성을 반영하기 위하여 켑스트럼의 1차(delta) 및 2차 미분값을 사용한다. CMS 및 미분은 시간축 방향의 필터링으로 생각할 수 있으며 시간축 방향으로의 특징 벡터를 얻는 과정이다.
최근의 특징 추출 분야의 연구 동향은 통계적인 방법을 이용하여 특징을 학습하거나 최적화하는 것이다. 이 중에서, 상관성을 줄이기 위하여 주성분 분석(principal component analysis, PCS)을 통하여 백색 잡음을 부가(prewhitening)하거나, 선형 판별식 분석(linear discriminant analysis)을 통하여 특징을 변환하거나, 필터 뱅크를 더 나은 성능을 갖는 필터(예를 들어, wavelet이나 ICA)로 대치하는 등의 연구가 이루어진다. 특히, 음성 인식을 위하여 주로 사용되는 특징은 LPC cepstrum, PLP cepstrum, Mel frequency cepstral coefficient (MFCC), 및 필터 뱅크 에너지 등이 있다.
이 중 오디오 신호의 특징 파라미터로서 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients), 스펙트럴 센트로이드(spectral centroid), 스펙트럴 롤오프(spectral rolloff), 스펙트럴 플럭스(spectral flux), ZCR 관련 특징, 및 단시간 에너지 특징(short-time energy feature) 등이 이용될 수 있다. 이러한 파라미터에 대해서는 참조 문헌 [3], [5], [6], [7], 및 [8]을 참조한다.
참조 문헌 [3]은 야구 경기에서 중요 이벤트를 검출하기 위하여, 오디오 신호 신호로부터 아나운서의 흥분된 음성과 타격음의 구간을 찾아내고 이를 이용하여 하이라이트를 찾는 기술에 관한 것이다. 참조 문헌 [3]에서는 특징 파라미터로서 MFCC, 에너지, 및 피치(pitch)를 이용하는데, SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 음성 구간을 추출하는 기술은 본 발명에도 적용될 수 있다.
참조 문헌 [5]는 MFB(Mel-frequency Filter banks) 및 기울기 FFT 스펙트럴 엔트로피 등을 이용하여 오디오 신호로부터 음성 신호를 추출하는데, 이러한 것들이 본 발명에도 특징 파라미터로서 이용될 수 있다.
참조 문헌 [6]은 다중화성 오디오 데이터로부터 특정 화음을 검출하기 위하여 HMM(Hidden Markov Models) 및 자기정렬 맵(Self-organized map)을 이용하는데, 본 발명에서 관심 대상 이벤트(EOI)를 검출하기 위하여 이러한 특징 파라미터들이 이용될 수 있다.
참조 문헌 [7]은 웨이블릿 변환 계수를 이용하여 얻어진 변환 결과로부터, MFCC(Mel Frequencies Cepstral Coefficients), LFCC(Linear Frequencies Cepstral Coefficients), LPC(Linear Predictive Coefficients), ZCR(zero crossing rate), RF(roll-off point), 및 센트로이드(centroid)를 이용한다.
참조 문헌 [8]은 MPEG에서 표준화된 ASP(Audio Spectrum Projection)을 이용하여 특징 파라미터를 추출하며, 추출된 특징 파라미터들을 Entropic prior HMM을 이용하여 여러 개의 클래스로 분류한다. 이러한 특징 파라미터가 본 발명에도 적용될 수 있다. 이러한 참조 문헌들은 본 발명의 이벤트 판단부(140)에서 이용할 수 있는 특징 파라미터들의 일 예를 설명하기 위하여 제공된 것일 뿐으로서, 본 발명을 한정하려는 의도로 이해되어서는 안 된다.
예를 들어, 본 발명에 의한 이벤트 판단부(140)는 오디오 신호를 소정의 최소 시간 단위로 샘플링하고 샘플링된 결과로부터 특징 파라미터를 추출한다. 특징 파라미터는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients), 스펙트럴 센트로이드(spectral centroid), 스펙트럴 롤오프(spectral rolloff), 스펙트럴 플럭스(spectral flux), ZCR 관련 특징, 단시간 에너지 특징(short-time energy feature) 중 적어도 하나를 포함함이 바람직하다. 또한, 이벤트 판단부(140)는 입력 오디오 신호로부터 추출된 특징 파라미터와 이벤트 데이터베이스(190)에 저장된 모든 관심 대상 이벤트(EOI)의 특징 파라미터들 간의 유클리디언 거리(euclidean distance)를 계산한 후, 가장 작은 값을 갖는 특징 파라미터에 상응하는 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 것으로 판단할 수 있다.
중앙 제어부(150)는 관심 대상 이벤트 감지 장치(100)의 다양한 구성 요소들을 제어한다. 도 1에는 중앙 제어부(150)가 경계부(160)를 통하여 블랙박스(170) 및 통신부(180)를 제어하는 것으로 도시되었으나, 중앙 제어부(150)는 경계부(160)를 거치지 않고 이러한 구성 요소들을 직접 제어할 수도 있다.
경계부(160)는 이벤트 판단부(140)의 판단 결과에 기반하여, 발생된 관심 대상 이벤트(EOI)에 상응하는 경계 프로세스를 수행한다. 본 명세서에서 '경계 프로세스(alert process)'란 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생되었을 때 해당 이벤트에 상응하여 수행하도록 사전 결정된 프로세스를 의미한다. 예를 들어, 경계 프로세스에는 다음과 같은 것들이 있을 수 있다.
1) 차량이 주차중인 경우, 차량 주위에서 충격음이 감지되면 이는 차량에 테러가 가해진 것이라고 판단될 수 있다. 그러면, 경계부(160)는 블랙박스(170)를 이용하여 충격음이 발생되기 이전에 촬영된 영상을 기록하고, 통신부(180)를 통하여 소유자의 전화기로 테러 상황을 알리는 문자 메시지를 전송할 수 있다. 범죄자가 주차된 차량의 본넷에 날카로운 물건으로 흠집을 남기는 경우에도, 차량에 직접적으로 가해지는 충격은 작지만 흠집을 남기는 동안에 발생되는 소음은 마이크(110)에 의하여 검출된다. 그러면, 특징 파라미터 추출부(130)에 의하여 추출된 결과를 이벤트 데이터베이스(190)에 기록된 특징 파라미터와 비교함으로써 차량에 테러가 가해지고 있다는 것을 검출할 수 있다.
2) 또한, 주차중인 경우 차량 주위에서 음성 신호가 감지되거나, 비명 소리가 감지된다면 차량에 테러가 가해지거나 가해질 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 경계부(160)는 음성 신호 또는 비명 소리가 감지되지 않을 때까지 블랙박스(170)가 영상을 기록하도록 지시할 수 있다. 이와 같이, 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 경우에만 블랙박스(170)가 영상을 저장하도록 조작함으로써 평상시에 불필요하게 차량 배터리가 방전되는 것을 방지할 수 있다.
3) 차량이 주행 중인 동안 차량 주위에서 충격음이 감지되거나 브레이킹 소음이 감지되면, 위급한 상황이 발생한 것으로 판단하고 블랙박스(170)를 이용하여 브레이킹 소음이 감지되기 이전에 촬영된 영상을 기록할 수 있다. 이 경우, 브레이킹 소음이 감지된 이후에 차량에 충격음이 감지된다면, 경계부(160)는 충돌이 발생된 것으로 파악하고 통신부(180)를 통하여 경찰서, 119 구급대, 또는 보험 회사로 자동으로 사고 현황에 대해 문자 메시지를 전송할 수 있다.
4) 경계부(160)는 관심 대상 이벤트(EOI)의 조합을 이용하여 경계 프로세스를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 차량이 주차중인 동안 음성이 감지되면 일단 블랙박스(170)를 통하여 영상을 녹화하도록 지시하고, 그 이후에 비명 소리가 검출되거나 충격음이 검출된다면 통신부(180)를 통하여 소유자의 전화기로 테러 상황을 알리는 문자 메시지를 전송할 수 있다. 이와 같이, 발생된 이벤트의 조합에 따라 상이한 경계 프로세스를 수행한다면, 문자 메시지를 불필요하게 전송하는 등의 부작용을 감소시킬 수 있다.
통신부(180)는 PSTN 또는 이동 전화망과 연결되어 유무선 전화 연결을 시도하거나 문자 메시지를 전송한다.
도 3은 본 발명에 의한 관심 대상 이벤트 감지 방법을 개념적으로 나타내는 흐름도이다.
우선, 마이크를 이용하여 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호를 수집한다(S310). 수집된 오디오 신호는 증폭되고, 디지털 신호로 변환되어 오디오 신호 처리부로 전달된다. 필요할 경우 저역 통과 필터링을 통하여 오디오 신호의 고조파 잡음을 제거할 수 있다.
그러면, 특징 파라미터 추출부가 수신된 오디오 신호를 처리하여 특징 파라미터를 추출한다(S330). 이 경우, 공지된 모든 신호 처리 기법을 이용하여 특징 파라미터를 추출할 수 있음은 전술된 바와 같다. 예를 들어, 오디오 신호의 강도(magnitude), 주파수 스펙트럼, 에너지 스펙트럼, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients), 스펙트럴 센트로이드(spectral centroid), 스펙트럴 롤오프(spectral rolloff), 스펙트럴 플럭스(spectral flux), ZCR 관련 특징, 및 단시간 에너지 특징(short-time energy feature)과 같은 파라미터들이 오디오 신호의 특징 파라미터로서 이용될 수 있다.
이벤트 데이터베이스는 관심 대상 이벤트(EOI) 각각을 하나의 클래스로 정의하여 이벤트 모델을 형성할 수 있다. 이러한 관심 대상 이벤트(EOI)들은 서로 결합되어 다른 클래스를 구성할 수도 있다. 예를 들어, 브레이킹 소음과 비명 소리가 함께 검출되는 경우, 충돌이 발생하고 사상자가 발생된 것으로 판단할 수 있다. 이벤트 모델을 형성하기 위하여 오디오 신호에 SVM(Support Vector Machine)을 적용할 수 있다는 것은 전술된 바와 같다.
오디오 신호로부터 특징 파라미터가 추출되면, 이벤트 판단부는 이벤트 데이터베이스에 저장된 특징 파라미터들과 오디오 신호로부터 추출된 특징 파라미터를 비교한다(S350). 특징 파라미터를 비교하는 데에는 비교 대상 특징 파라미터들 간의 유클리디언 거리를 이용하는 방법이나, 특징 파라미터에 가중치를 부여하는 방법, 또는 확률 분포를 이용하는 방법 등이 이용될 수 있음은 전술된 바와 같다.
그러면, 오디오 신호의 특징 파라미터와 일치하는 특징 파라미터가 비교 결과 이벤트 데이터베이스에 존재하는지 여부를 판단한다(S370). 판단 결과 입력된 오디오 신호의 특징 파라미터와 일치하는 특징 파라미터가 존재한다면, 경계부는 해당 이벤트에 상응하는 경계 프로세스를 수행한다(S390). 만일, 일치되는 특징 파라미터가 존재하지 않는다면, 후속 동작을 위하여 다시 오디오 신호를 수집한다(S310).
경계 프로세스로서는 수신된 오디오 신호를 저장하는 동작 및 차량용 영상 기록 장치에 의하여 촬영된 영상을 저장하는 동작이 포함될 수 있다. 즉, 본원 발명에 의하면 마이크에 의하여 수집된 오디오 신호 및 블랙박스에 의하여 촬영된 영상은 언제나 저장되는 것이 아니라, 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 경우에만 저장될 수 있다. 관심 대상 이벤트 감지 장치에서 오디오 신호를 처리하는 데에는 영상 신호를 처리하고 저장하는 것에 비하여 적은 연산이 필요하기 때문에, 본 발명에 의한 이벤트 감지 장치는 블랙박스 등에 비하여 적은 전력만을 소비한다. 또한, 경계 프로세스로는 비상 알람 신호를 활성화하거나 소정 전화 번호로 경계 메시지를 전송하거나 비상 기관(emergency authority)을 호출하는 동작들도 수행될 수 있다. 그러므로, 테러가 발생된 경우 즉시 차량에 설치된 스피커 등의 출력 장치를 이용하여 비상 알람 신호를 출력하거나, 차량 소유자에게 즉시 알람 메시지를 송신할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
또한, 본 발명에 따르는 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 분산 컴퓨터 시스템에 의하여 분산 방식으로 실행될 수 있는 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드를 저장할 수 있다.
따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명은 차량용 충격 감지 센서 및 차량용 블랙박스에 적용될 수 있다.

Claims (8)

  1. 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호로부터 상기 차량에 대한 관심 대상 이벤트(Event Of Interest, EOI)가 발생하였는지 여부를 감지하기 위한 방법에 있어서,
    상기 차량에 설치된 마이크로부터 입력 오디오 신호를 수신하고, 수신된 오디오 신호를 처리하여 특징 파라미터를 추출하는 특징 파라미터 추출 단계;
    상기 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들에 대한 특징 파라미터들을 저장하는 이벤트 데이터베이스에 저장된 특징 파라미터들과 상기 오디오 신호로부터 추출된 특징 파라미터를 비교하여, 저장된 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들 중 어느 하나에 상응하는 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생되었는지 여부를 판단하는 이벤트 판단 단계; 및
    관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 것으로 판단되면, 발생된 관심 대상 이벤트(EOI)에 따라 소정의 경계 프로세스(alert process)를 수행하는 경계 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 특징 파라미터 추출 단계는,
    상기 오디오 신호의 강도(magnitude), 주파수 스펙트럼, 에너지 스펙트럼, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients), 스펙트럴 센트로이드(spectral centroid), 스펙트럴 롤오프(spectral rolloff), 스펙트럴 플럭스(spectral flux), ZCR 관련 특징, 및 단시간 에너지 특징(short-time energy feature) 중 적어도 하나를 상기 특징 파라미터로서 추출하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 이벤트 판단 단계는,
    상기 오디오 신호의 강도의 증가, 음성 신호의 검출, 충격음(impact sound) 검출, 비명 소리(screaming sound)의 검출, 브레이킹 소음(breaking noise)의 검출 중 적어도 하나를 상기 관심 대상 이벤트(EOI)로서 판단하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 경계 단계는,
    상기 오디오 신호의 저장, 비상 알람 신호의 활성화, 차량용 영상 기록 장치에 의하여 촬영된 영상의 저장, 소정 전화 번호로의 경계 메시지 전송, 및 비상 기관(emergency authority)의 호출 중 적어도 하나를 상기 경계 프로세스로서 수행하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 방법.
  5. 차량 주위에서 발생되는 오디오 신호로부터 상기 차량에 대한 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생하였는지 여부를 감지하기 위한 장치에 있어서,
    차량에 설치된 마이크로부터 입력 오디오 신호를 수신하고, 수신된 오디오 신호를 처리하여 특징 파라미터를 추출하는 특징 파라미터 추출부;
    상기 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들에 대한 특징 파라미터들을 저장하는 이벤트 데이터베이스에 저장된 특징 파라미터들과 상기 오디오 신호로부터 추출된 특징 파라미터를 비교하여, 저장된 관심 대상 이벤트(EOI) 모델들 중 어느 하나에 상응하는 관심 대상 이벤트(EOI)가 발생되었는지 여부를 판단하는 이벤트 판단부; 및
    관심 대상 이벤트(EOI)가 발생된 것으로 판단되면, 발생된 관심 대상 이벤트(EOI)에 따라 소정의 경계 프로세스를 수행하는 경계부를 포함하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 특징 파라미터 추출부는,
    상기 오디오 신호의 강도(magnitude), 주파수 스펙트럼, 에너지 스펙트럼, MFCC, 스펙트럴 센트로이드, 스펙트럴 롤오프, 스펙트럴 플럭스, ZCR 관련 특징, 및 단시간 에너지 특징 중 적어도 하나를 상기 특징 파라미터로서 추출하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 장치.
  7. 제5항에 있어서, 상기 이벤트 판단부는,
    상기 오디오 신호의 강도의 증가, 음성 신호의 검출, 충격음 검출, 비명 소리의 검출, 브레이킹 소음의 검출 중 적어도 하나를 상기 관심 대상 이벤트(EOI)로서 판단하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 장치.
  8. 제5항에 있어서, 상기 경계부는,
    상기 오디오 신호의 저장, 비상 알람 신호의 활성화, 차량용 영상 기록 장치에 의하여 촬영된 영상의 저장, 소정 전화 번호로의 경계 메시지 전송, 및 비상 기관의 호출 중 적어도 하나를 상기 경계 프로세스로서 수행하는 것을 특징으로 하는 관심 대상 이벤트 감지 장치.
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