표제지

초록

Abstract

목차

기호 설명 13

1. 서론 14

1.1. 연구 배경 14

1.2. 연구목적 17

2. 선행연구 18

2.1. 딥러닝 기반의 음원 위치 추정 18

2.2. 조건부 GAN 기반 이미지 변환 21

3. 음원 맵 변환 제안방식 23

3.1. 실험데이터 구성 23

3.2. 조건부 GAN과 다중 스케일 판별자 26

3.3. 음원 맵을 위한 증강 방법 29

4. 실험 및 결과 31

4.1. 실험 및 평가 방식 31

4.2. 가능성 연구(feasibility check) 및 결과 35

4.3. 다중 스케일 판별자 적용 및 결과 37

4.4. 증강된 음원 맵 적용 및 결과 41

5. 결론 44

참고문헌 45

부록 50

표 1. 실험에 사용된 음원 맵 데이터 세트 32

표 2. 판별자 변화에 따른 변환된 음원 맵 정확도 결과 37

표 3. 증강된 음원 맵 사용에 따른 변환된 음원 맵 정확도 결과 41

그림 1. 64-마이크로폰 배열을 가지는 음향 카메라 형상화 15

그림 2. 마이크로폰 배열 변화에 따른 공간 앨리어싱의 변화(4000 Hz 기준) 16

그림 3. 4-마이크로폰 배열에서 64-마이크로폰 배열 음원 맵으로 변환 17

그림 4. 무향실(anechoic chamber)에 구성된 32-마이크로폰 배열 23

그림 5. 시뮬레이터로 만든 마이크로폰 배열이 다른 음원 맵 25

그림 6. Image-to-image transformation 관점에서 음원 맵 변환 26

그림 7. 다중 스케일 판별자를 이용한 생성된 음원 맵과 목표 음원 맵 판별 27

그림 8. 제안하는 음원 맵 증강 방법 29

그림 9. 증강 방법을 이용해 생성한 음원 맵 30

그림 10. 제안하는 음원 맵 변환 학습 방법 31

그림 11. (a) 올바르게 생성된 음원 맵, (b) 잘못 생성된 음원 맵 33

그림 12. 데이터 세트 Case 1 학습 후 변환된 음원 맵과 실제 음원 맵 비교 35

그림 13. 데이터 세트 Case 3 학습 후 변환된 음원 맵과 실제 음원 맵 비교 36

그림 14. 다중 스케일 판별자 사용에 따른 정확도 비교 38

그림 15. 데이터 세트 Case 2 학습 후 판별자에 따른 변환된 음원 맵과 실제 음원 맵 비교 39

그림 16. 데이터 세트 Case 3 학습 후 판별자에 따른 변환된 음원 맵과 실제 음원 맵 비교 40

그림 17. 증강된 음원 맵 사용에 따른 효과 42

그림 18. 증강된 음원 맵 증가에 따른 생성된 음원 맵과 실제 음원 맵 비교 43

그림 19. 마이크로폰 배열을 이용한 음향 카메라의 음원 맵 생성 50