ODAS: Open embeddeD Audition System

Artificial audition aims at providing hearing capabilities to machines, computers and robots. Existing frameworks in robot audition offer interesting sound source localization, tracking and separation performance, but involve a significant amount of computations that limit their use on robots with embedded computing capabilities. This paper presents ODAS, the Open embeddeD Audition System framework, which includes strategies to reduce the computational load and perform robot audition tasks on low-cost embedded computing systems. It presents key features of ODAS, along with cases illustrating its uses in different robots and artificial audition applications

Localisation spatiale de drones à voilure tournante avec matrices de microphones distribuées

Les drones civils à voilure tournante ( quadricoptères, octocoptères, etc.) ont connu un gain en popularité au cours des dernières années en raison de leur faible coût, leur facilité d'utilisation et leur large éventail d'applications. Malheureusement, de plus en plus de cas d'utilisations illégales de drones sont rapportés en lien avec la violation de la vie privée, l'espionnage, et plus spécifiquement la livraison de colis illégaux ( drogues, armes, etc.) dans des centres correctionnels. Les solutions automatisées qui sont présentement proposées dans la littérature donnent très peu d'information sur la position spatiale de l'aéronef et se limitent souvent à déterminer une direction approximative de celui-ci. Or, une coordonnée en 3D est utile et parfois essentielle pour la gestion des menaces potentielles, spécialement dans des situations où la visibilité est limitée ( obscurité, brume, etc.). De plus, certains drones peuvent être totalement autonomes et n'émettre aucun signal vers une station de contrôle, rendant les méthodes de détection par radiofréquence inutilisables. Puisque les drones à voilure tournante doivent utiliser leurs rotors afin de garantir leur portance aérodynamique, ceux-ci produisent constamment un son. Afin de tirer ayantage de ce phénomène, il s'avère pertinent de valider la faisabilité d'un système de détection et localisation en 3D basées uniquement sur une modalité acoustique. Un tel système a l'avantage d'être passif en plus d'être indépendant des conditions de visibilité et de silences radio. L'approche consiste à trianguler l'information provenant de multiples matrices de microphones, chacune percevant l'élévation et l'azimut de sources sonores. Une première implémentation exploite le filtrage particulaire afin de fusionner l'information des direc­tions sonores provenant de plusieurs matrices de microphones. Les résultats en conditions réelles suggèrent la faisabilité du prototype clans le cas d'un drone unique pénétrant dans une zone restreinte, avec les données traitées hors ligne. Une seconde implémentation dé­montre la faisabilité de le faire pour le suivi simultané de multiples drones, en remplaçant le filtrage particulaire par du filtrage de Kalman étendu avec gain pondéré. L'approche résultante est modulaire et permet le traitement en ligne. Les résultats expérimentaux en conditions réelles démontrent qu'il est possible de localiser et suivre deux drones simulta­nément sur une portée de 55 m. Il s'avère donc possible d'exploiter l'information acoustique pour la détection et la locali­sation 3D de drones à voilure tournante. Ces résultats prometteurs ouvrent donc la voie à des améliorations intéressantes, comme l'utilisation de microphones plus performants, l'identification de la signature acoustique de drones à voilure tournante et la combinaison de la détection acoustique avec la détection visuelle

Fast Cross-Correlation for TDoA Estimation on Small Aperture Microphone Arrays

This paper introduces the Fast Cross-Correlation (FCC) method for Time Difference of Arrival (TDoA) Estimation for pairs of microphones on a small aperture microphone array. FCC relies on low-rank decomposition and exploits symmetry in even and odd bases to speed up computation while preserving TDoA accuracy. FCC reduces the number of flops by a factor of 4.5 and the execution speed by factors of 8.2, 2.6 and 2.7 on a Raspberry Pi Zero, a Raspberry Pi 4 and a Nvidia Jetson TX2 devices, respectively, compared to the state-of-the-art Generalized Cross-Correlation (GCC) method that relies on the Fast Fourier Transform (FFT). This improvement can provide portable microphone arrays with extended battery life and allow real-time processing on low-cost hardware

Coronal Heating as Determined by the Solar Flare Frequency Distribution Obtained by Aggregating Case Studies

Flare frequency distributions represent a key approach to addressing one of the largest problems in solar and stellar physics: determining the mechanism that counter-intuitively heats coronae to temperatures that are orders of magnitude hotter than the corresponding photospheres. It is widely accepted that the magnetic field is responsible for the heating, but there are two competing mechanisms that could explain it: nanoflares or Alfv\'en waves. To date, neither can be directly observed. Nanoflares are, by definition, extremely small, but their aggregate energy release could represent a substantial heating mechanism, presuming they are sufficiently abundant. One way to test this presumption is via the flare frequency distribution, which describes how often flares of various energies occur. If the slope of the power law fitting the flare frequency distribution is above a critical threshold, $\alpha=2$ as established in prior literature, then there should be a sufficient abundance of nanoflares to explain coronal heating. We performed $>$600 case studies of solar flares, made possible by an unprecedented number of data analysts via three semesters of an undergraduate physics laboratory course. This allowed us to include two crucial, but nontrivial, analysis methods: pre-flare baseline subtraction and computation of the flare energy, which requires determining flare start and stop times. We aggregated the results of these analyses into a statistical study to determine that $\alpha = 1.63 \pm 0.03$. This is below the critical threshold, suggesting that Alfv\'en waves are an important driver of coronal heating.Comment: 1,002 authors, 14 pages, 4 figures, 3 tables, published by The Astrophysical Journal on 2023-05-09, volume 948, page 7