Localization of sound sources : a systematic review

Sound localization is a vast field of research and advancement which is used in many useful applications to facilitate communication, radars, medical aid, and speech enhancement to but name a few. Many different methods are presented in recent times in this field to gain benefits. Various types of microphone arrays serve the purpose of sensing the incoming sound. This paper presents an overview of the importance of using sound localization in different applications along with the use and limitations of ad-hoc microphones over other microphones. In order to overcome these limitations certain approaches are also presented. Detailed explanation of some of the existing methods that are used for sound localization using microphone arrays in the recent literature is given. Existing methods are studied in a comparative fashion along with the factors that influence the choice of one method over the others. This review is done in order to form a basis for choosing the best fit method for our use

Audio source separation into the wild

International audienceThis review chapter is dedicated to multichannel audio source separation in real-life environment. We explore some of the major achievements in the field and discuss some of the remaining challenges. We will explore several important practical scenarios, e.g. moving sources and/or microphones, varying number of sources and sensors, high reverberation levels, spatially diffuse sources, and synchronization problems. Several applications such as smart assistants, cellular phones, hearing aids and robots, will be discussed. Our perspectives on the future of the field will be given as concluding remarks of this chapter

Système d'audition artificielle embarqué optimisé pour robot mobile muni d'une matrice de microphones

Dans un environnement non contrôlé, un robot doit pouvoir interagir avec les personnes d’une façon autonome. Cette autonomie doit également inclure une interaction grâce à la voix humaine. Lorsque l’interaction s’effectue à une distance de quelques mètres, des phénomènes tels que la réverbération et la présence de bruit ambiant doivent être pris en considération pour effectuer efficacement des tâches comme la reconnaissance de la parole ou de locuteur. En ce sens, le robot doit être en mesure de localiser, suivre et séparer les sources sonores présentes dans son environnement. L’augmentation récente de la puissance de calcul des processeurs et la diminution de leur consommation énergétique permettent dorénavant d’intégrer ces systèmes d’audition articielle sur des systèmes embarqués en temps réel. L’audition robotique est un domaine relativement jeune qui compte deux principales librairies d’audition artificielle : ManyEars et HARK. Jusqu’à présent, le nombre de microphones se limite généralement à huit, en raison de l’augmentation rapide de charge de calculs lorsque des microphones supplémentaires sont ajoutés. De plus, il est parfois difficile d’utiliser ces librairies avec des robots possédant des géométries variées puisqu’il est nécessaire de les calibrer manuellement. Cette thèse présente la librairie ODAS qui apporte des solutions à ces difficultés. Afin d’effectuer une localisation et une séparation plus robuste aux matrices de microphones fermées, ODAS introduit un modèle de directivité pour chaque microphone. Une recherche hiérarchique dans l’espace permet également de réduire la quantité de calculs nécessaires. De plus, une mesure de l’incertitude du délai d’arrivée du son est introduite pour ajuster automatiquement plusieurs paramètres et ainsi éviter une calibration manuelle du système. ODAS propose également un nouveau module de suivi de sources sonores qui emploie des filtres de Kalman plutôt que des filtres particulaires. Les résultats démontrent que les méthodes proposées réduisent la quantité de fausses détections durant la localisation, améliorent la robustesse du suivi pour des sources sonores multiples et augmentent la qualité de la séparation de 2.7 dB dans le cas d’un formateur de faisceau à variance minimale. La quantité de calculs requis diminue par un facteur allant jusqu’à 4 pour la localisation et jusqu’à 30 pour le suivi par rapport à la librairie ManyEars. Le module de séparation des sources sonores exploite plus efficacement la géométrie de la matrice de microphones, sans qu’il soit nécessaire de mesurer et calibrer manuellement le système. Avec les performances observées, la librairie ODAS ouvre aussi la porte à des applications dans le domaine de la détection des drones par le bruit, la localisation de bruits extérieurs pour une navigation plus efficace pour les véhicules autonomes, des assistants main-libre à domicile et l’intégration dans des aides auditives