Resumen de Efficient multichannel algorithms for impulsive sound source analysis
- español
Los eventos acústicos que más comúnmente son asociados con amenazas para la seguridad, tales como disparos, explosiones, golpes o rotura de cris-tales, entre otros; tienen una naturaleza impulsiva. Esta categoría de sonidos se caracteriza por tener un ataque muy pronunciado, muy corta duración y un amplio contenido espectral, lo que los convierte en buenos candidatos para su detección automatizada en tiempo real. Sin embargo, la detección por si misma puede no ser suficientemente relevante en aquellas aplicaciones en las que el objetivo principal sea la localiza-ción o la identificación de la fuente.
Mediante el uso de una red de sensores acústicos es posible localizar la fuente que ha originado el sonido aprovechándose de las diferencias en-tre las señales captadas por varios micrófonos, siempre y cuando se ten-ga información sobre los instantes de recepción y la posición de los distintos sensores. Aunque la obtención de sincronismo en la red y la estimación de las posiciones de los nodos son problemas que aún no están completamente resueltos y siguen bajo estudio. Respecto a la identifica-ción de los sonidos, las grabaciones de eventos impulsivos normalmente están más relacionadas con la respuesta al impulso del entorno que con el sonido generado por la fuente, lo cuál es un gran problema de cara a una clasificación robusta. No obstante, es posible aprovecharse de la diversidad espacial proporcionada por una red de sensores para identifi-car la fuente colaborativamente mediante la aplicación de varias estra-tegias de fusión de información.
Esta tesis está enfocada a la investigación y desarrollo de nuevos algo-ritmos multicanal para el análisis de sonidos impulsivos, lo que incluye cuatro problemas diferenciados pero no necesariamente independientes: detección y clasificación de eventos acústicos, localización de fuentes de sonido y auto localización de nodos. En términos generales, la inten-ción 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 análisis de eventos impulsivos me-diante el aprovechamiento de la información obtenida al resolver algunos de los problemas de cara a mejorar el desempeño en etapas posteriores. Adicionalmente, con esta tesis se pretenden desarrollar técnicas efi-cientes que permitan su implementación en una red inalámbrica de senso-res acústicos en la cual el uso de otros métodos 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 análisis de fuentes acústicas impulsivas dado cuenta con aplicaciones prácticas en múltiples campos tales como: vigi-lancia y seguridad, control de armas, análisis forense o táctica mili-tar, por nombrar unos pocos.
- English
Acoustic 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.
