Efficient Multichannel Algorithms for Impulsive Sound Source Analysis
Sánchez Hevia, Héctor Adrián · Dialnet (Universidad de la Rioja) · 2018
espanolLos eventos acusticos que mas comunmente son asociados con amenazas para la seguridad, tales como disparos, explosiones, golpes o rotura de cris-tales, entre otros; tienen una naturaleza impulsiva. Esta categoria de sonidos se caracteriza por tener un ataque muy pronunciado, muy corta duracion y un amplio contenido espectral, lo que los convierte en buenos candidatos para su deteccion automatizada en tiempo real. Sin embargo, la deteccion por si misma puede no ser suficientemente relevante en aquellas aplicaciones en las que el objetivo principal sea la localiza-cion o la identificacion de la fuente. Mediante el uso de una red de sensores acusticos es posible localizar la fuente que ha originado el sonido aprovechandose de las diferencias en-tre las senales captadas por varios microfonos, siempre y cuando se ten-ga informacion sobre los instantes de recepcion y la posicion de los distintos sensores. Aunque la obtencion de sincronismo en la red y la estimacion de las posiciones de los nodos son problemas que aun no estan completamente resueltos y siguen bajo estudio. Respecto a la identifica-cion de los sonidos, las grabaciones de eventos impulsivos normalmente estan mas relacionadas con la respuesta al impulso del entorno que con el sonido generado por la fuente, lo cual es un gran problema de cara a una clasificacion robusta. No obstante, es posible aprovecharse de la diversidad espacial proporcionada por una red de sensores para identifi-car la fuente colaborativamente mediante la aplicacion de varias estra-tegias de fusion de informacion. Esta tesis esta enfocada a la investigacion y desarrollo de nuevos algo-ritmos multicanal para el analisis de sonidos impulsivos, lo que incluye cuatro problemas diferenciados pero no necesariamente independientes: deteccion y clasificacion de eventos acusticos, localizacion de fuentes de sonido y auto localizacion de nodos. En terminos generales, la inten-cion de esta propuesta es el desarrollo de un sistema colaborativo en el cual la diversidad espacial proporcionada por una red de sensores sea explotada para resolver cada uno de los problemas mentados. Al mismo tiempo, el objetivo es la mejora del analisis de eventos impulsivos me-diante el aprovechamiento de la informacion obtenida al resolver algunos de los problemas de cara a mejorar el desempeno en etapas posteriores. Adicionalmente, con esta tesis se pretenden desarrollar tecnicas efi-cientes que permitan su implementacion en una red inalambrica de senso-res acusticos en la cual el uso de otros metodos puede que no sea viable debido a restricciones tales como una capacidad de computo limitada o un ancho de banda restringido. Las propuestas de esta tesis vienen dadas por la necesidad de encontrar nuevas soluciones para el analisis de fuentes acusticas impulsivas dado cuenta con aplicaciones practicas en multiples campos tales como: vigi-lancia y seguridad, control de armas, analisis forense o tactica mili-tar, por nombrar unos pocos. EnglishAcoustic events most commonly associated with security threats such as gunshots, explosions, collisions or glass shattering, among others, are impulsive in nature. This category of sounds is characterized by a large sudden onset, a short time duration (typically a few milliseconds) and wide spectral dispersion, which make them suitable candidates for real-time automated detection. Yet detection alone is not relevant enough for some applications in which the localization and/or identification of the impulsive source are the main concerns, so further analysis is required. By means of a network of acoustic sensors it is possible to locate the emitting source by exploiting the differences within the signals recorded at each microphone, and having previous knowledge about the time instant and location of each of the captures. Although proper node localization and synchronicity on wireless networks are currently unresolved issues undergoing active research. On the matter of identification, impulsive sound event recordings usually have more to do with the impulse response of the environment rather than the source itself, which proves as a problem for robust classification. However it is possible to take advantage of the spatial diversity provided by a sensor network to identify the source collaboratively using different data fusion strategies. This thesis focuses on the research and development of novel multichannel algorithms for impulsive sound source analysis, including four distinct but not necessarily independent problems, namely: acoustic event detection and classification, sound source localization and node self-localization. In general terms, this proposal aims at developing a framework for collaborative processing in which the spatial diversity provided by a group of microphones is exploited to solve each of the presented problems. At the same time, the goal is to improve multichannel acoustic analysis of impulsive events by taking advantage of the information obtained from the resolution of some of the problems to increase the performance of later stages. Additionally, the aim of the thesis is to develop efficient techniques suitable to be implemented on a wireless acoustic sensor network in which using other methods may not be feasible due to a series of constraints, such as limited computing power, or wireless bandwidth. Thus, throughout the whole thesis, there is a constant tradeoff between performance and computational complexity. The proposals in this thesis come from the necessity for better automated impulsive sounds analysis systems given that they have practical applications in many fields such as forensics, surveillance and security, gun control or military tactics, to name a few.