Localization, Mapping and SLAM in Marine and Underwater Environments

The use of robots in marine and underwater applications is growing rapidly. These applications share the common requirement of modeling the environment and estimating the robots’ pose. Although there are several mapping, SLAM, target detection and localization methods, marine and underwater environments have several challenging characteristics, such as poor visibility, water currents, communication issues, sonar inaccuracies or unstructured environments, that have to be considered. The purpose of this Special Issue is to present the current research trends in the topics of underwater localization, mapping, SLAM, and target detection and localization. To this end, we have collected seven articles from leading researchers in the field, and present the different approaches and methods currently being investigated to improve the performance of underwater robots

Estimation of DOAs of Acoustic Sources in the Presence of Sensors with Uncertainties

Direction of Arrival (DOA) estimation finds its practical importance in sophisticated video conferencing by audio visual means, locating underwater bodies, removing unwanted interferences from desired signals etc. Some efficient algorithms for DOA estimation are already developed by the researchers . The performance of these algorithms is limited by the fact that the receiving antenna array is affected by some uncertainties like mutual coupling, antenna gain and phase error etc. So considerable attention is there in recent research on this area. In this research work the effect of mutual coupling and the effect of antenna gain and phase error in uniform linear array (ULA) on the direction finding of acoustic sources is studied. Also this effect for different source spacing is compared. For that, estimates of the directions of arrival of all uncorrelated acoustic signals in the presence of unknown mutual coupling has been found using conventional Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique (ESPRIT). Also DOAs are computed after knowing the coupling coefficients so that we can compare the two results. Simulation results have shown the fact that the degradation in performance of the algorithm due to mutual coupling becomes more if the sources become closer to each other. Also we have estimated DOAs in the presence of unknown sensor gain and phase errors and we have compared this results with the results we got by considering ideal array. Finally in this case also the effect of gain and phase error as the source spacing varies has been tested. Simulation results verify that performance degradation is more if the sources become closer

A room acoustics measurement system using non-invasive microphone arrays

This thesis summarises research into adaptive room correction for small rooms and pre-recorded material, for example music of films. A measurement system to predict the sound at a remote location within a room, without a microphone at that location was investigated. This would allow the sound within a room to be adaptively manipulated to ensure that all listeners received optimum sound, therefore increasing their enjoyment. The solution presented used small microphone arrays, mounted on the room's walls. A unique geometry and processing system was designed, incorporating three processing stages, temporal, spatial and spectral. The temporal processing identifies individual reflection arrival times from the recorded data. Spatial processing estimates the angles of arrival of the reflections so that the three-dimensional coordinates of the reflections' origin can be calculated. The spectral processing then estimates the frequency response of the reflection. These estimates allow a mathematical model of the room to be calculated, based on the acoustic measurements made in the actual room. The model can then be used to predict the sound at different locations within the room. A simulated model of a room was produced to allow fast development of algorithms. Measurements in real rooms were then conducted and analysed to verify the theoretical models developed and to aid further development of the system. Results from these measurements and simulations, for each processing stage are presented

Clustering Inverse Beamforming and multi-domain acoustic imaging approaches for vehicles NVH

Il rumore percepito all’interno della cabina di un veicolo è un aspetto molto rilevante nella valutazione della sua qualità complessiva. Metodi sperimentali di acoustic imaging, quali beamforming e olografia acustica, sono usati per identificare le principali sorgenti che contribuiscono alla rumorosità percepita all’interno del veicolo. L’obiettivo della tesi proposta è di fornire strumenti per effettuare dettagliate analisi quantitative tramite tali tecniche, ad oggi relegate alle fasi di studio preliminare, proponendo un approccio modulare che si avvale di analisi dei fenomeni vibro-acustici nel dominio della frequenza, del tempo e dell’angolo di rotazione degli elementi rotanti tipicamente presenti in un veicolo. Ciò permette di ridurre tempi e costi della progettazione, garantendo, al contempo, una maggiore qualità del pacchetto vibro-acustico. L’innovativo paradigma proposto prevede l’uso combinato di algoritmi di pre- e post- processing con tecniche inverse di acoustic imaging per lo studio di rilevanti problematiche quali l’identificazione di sorgenti sonore esterne o interne all’abitacolo e del rumore prodotto da dispositivi rotanti. Principale elemento innovativo della tesi è la tecnica denominata Clustering Inverse Beamforming. Essa si basa su un approccio statistico che permette di incrementare l’accuratezza (range dinamico, localizzazione e quantificazione) di una immagine acustica tramite la combinazione di soluzioni, del medesimo problema inverso, ottenute considerando diversi sotto-campioni dell’informazione sperimentale disponibile, variando, in questo modo, in maniera casuale la sua formulazione matematica. Tale procedimento garantisce la ricostruzione nel dominio della frequenza e del tempo delle sorgenti sonore identificate. Un metodo innovativo è stato inoltre proposto per la ricostruzione, ove necessario, di sorgenti sonore nel dominio dell’angolo. I metodi proposti sono stati supportati da argomentazioni teoriche e validazioni sperimentali su scala accademica e industriale.The interior sound perceived in vehicle cabins is a very important attribute for the user. Experimental acoustic imaging methods such as beamforming and Near-field Acoustic Holography are used in vehicles noise and vibration studies because they are capable of identifying the noise sources contributing to the overall noise perceived inside the cabin. However these techniques are often relegated to the troubleshooting phase, thus requiring additional experiments for more detailed NVH analyses. It is therefore desirable that such methods evolve towards more refined solutions capable of providing a larger and more detailed information. This thesis proposes a modular and multi-domain approach involving direct and inverse acoustic imaging techniques for providing quantitative and accurate results in frequency, time and angle domain, thus targeting three relevant types of problems in vehicles NVH: identification of exterior sources affecting interior noise, interior noise source identification, analysis of noise sources produced by rotating machines. The core finding of this thesis is represented by a novel inverse acoustic imaging method named Clustering Inverse Beamforming (CIB). The method grounds on a statistical processing based on an Equivalent Source Method formulation. In this way, an accurate localization, a reliable ranking of the identified sources in frequency domain and their separation into uncorrelated phenomena is obtained. CIB is also exploited in this work for allowing the reconstruction of the time evolution of the sources sought. Finally a methodology for decomposing the acoustic image of the sound field generated by a rotating machine as a function of the angular evolution of the machine shaft is proposed. This set of findings aims at contributing to the advent of a new paradigm of acoustic imaging applications in vehicles NVH, supporting all the stages of the vehicle design with time-saving and cost-efficient experimental techniques. The proposed innovative approaches are validated on several simulated and real experiments

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño