En este trabajo se describe el desarrollo e implementación de un sistema de localización y seguimiento en tiempo real de una fuente sonora implementado sobre un sistema embebido. Para ello, se diseñó una placa de sonido y se programó un algoritmo basado en técnicas de procesamiento digital de señales para realizar la estima del ángulo de la fuente sonora sobre una Raspberry Pi. Por último, se realizó un control sobre un servomotor para realizar el seguimiento en tiempo real de la fuente sonora, en base a la estima del  angulo obtenida anteriormente.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Gómez, Juan Carlos

Marcuzzi, Rodrigo

Moya, Martín

Soria, Leandro

Terissi, Lucas D.

Spanish

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Desarrollo de un Sistema de Localizacio´n y
Seguimiento en Tiempo Real de una Fuente
Sonora
Mart´ın Moya, Rodrigo Marcuzzi y Leandro Soria
Supervisores: Dr. Lucas Terissi y Dr. Juan Carlos Gomez
Laboratorio de Sistemas Dina´micos y Procesamiento de la Informacio´n
Ca´tedra de Sistemas y Sen˜ales I
Facultad de Ciencias Exactas, Ingenier´ıa y Agrimensura
Universidad Nacional de Rosario
CIFASIS-CONICET
moyamartin1@gmail.com
rodrigomarcuzzi@gmail.com
leandrosoria@hotmail.com
lterissi@fceia.unr.edu.ar
jcgomez@fceia.unr.edu.ar
Resumen En este trabajo se describe el desarrollo e implementacio´n de
un sistema de localizacio´n y seguimiento en tiempo real de una fuente
sonora implementado sobre un sistema embebido. Para ello, se disen˜o´
una placa de sonido y se programo´ un algoritmo basado en te´cnicas de
procesamiento digital de sen˜ales para realizar la estima del a´ngulo de la
fuente sonora sobre una Raspberry Pi. Por u´ltimo, se realizo´ un control
sobre un servomotor para realizar el seguimiento en tiempo real de la
fuente sonora, en base a la estima del a´ngulo obtenida anteriormente.
Palabras Clave: Procesamiento Digital de Sen˜ales, Localizacio´n de
Fuente Sonora, Raspberry Pi, Sistemas Embebidos
1. Introduccio´n
La localizacio´n de fuentes sonoras es uno de los problemas fundamentales en
distintas a´reas, incluyendo sonares, teleconferencia o videoconferencia, aplicacio-
nes de localizacio´n de tele´fonos celulares, sistemas de navegacio´n y vigilancia [1],
entre otras.
En la bibliograf´ıa disponible se pueden encontrar varios me´todos para lograr
el objetivo, entre ellos, el uso de SNN (Spiking Neural Network) [2], PNN (Pul-
sed Neural Networks) [3], MCAL (Multichannel Acoustic Localization) [4], HRIR
(Head-related Impulse Response) [5] y GCC (Generalized Cross-correlation) [6].
En este trabajo se implemento´ una de las te´cnicas ma´s cla´sicas de SSL (Sound
Source Localization) sobre un sistema embebido, con la finalidad de realizar un
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seguimiento en tiempo real de una fuente sonora, cuyo fundamento recae en la
TDE (Time Delay Estimation), tambie´n conocido como TDOA (Time Diffe-
rence of Arrival) en un arreglo de micro´fonos haciendo uso de la GCC-PHAT
(Generalized Cross Correlation with Phase Transform) como se implemento´ en
[7,8] .
El sistema esta´ compuesto por un arreglo de micro´fonos, un servo motor y un
sistema de co´mputo que, a partir de la informacio´n obtenida de los micro´fonos,
puede calcular el a´ngulo de incidencia de la fuente sonora respecto al plano que
conforman los mismos. Con este resultado se controla el servomotor para que los
micro´fonos se orienten en direccio´n a la fuente sonora.
La finalidad de este sistema es obtener un punto de partida para el desarrollo
de un sistema de localizacio´n de fuentes sonoras en tres dimensiones y un pro-
totipo funcional para la investigacio´n acade´mica en el a´rea del procesamiento
digital de sen˜ales.
El resto de este trabajo esta´ organizado de la siguiente forma. En la sec-
cio´n 2 se realiza una introduccio´n teo´rica planteando el problema de deteccio´n
del a´ngulo de una fuente sonora. En la seccio´n 3 se muestra el desarrollo de la
solucio´n propuesta, que abarca el disen˜o de una placa de sonido y de una estra-
tegia para controlar el servomotor. Finalmente, en la seccio´n 4 se presentan las
conclusiones del trabajo.
2. Planteo del problema
En la Figura 1 se representa un arreglo de dos micro´fonos. E´stos se encuen-
tran separados una distancia d. Sobre ellos incide un frente de onda (el cual
se supondra´ plano como hipo´tesis simplificatoria) a un determinado a´ngulo θ
que debera´ ser calculado. Suponiendo que el frente de onda se desplaza a una
velocidad c = 343,2m/s, se puede verificar que:
cos(θ) =
c.τ
d
(1)
donde τ representa el retardo de arribo (TDOA) de la onda sonora en el micro´fono
izquierdo respecto al micro´fono derecho. De este modo, despejando θ de la Ecua-
cio´n (1), se halla una expresio´n para determinar el a´ngulo de arribo a partir del
TDOA:
θ = cos−1
(c.τ
d
)
(2)
La dificultad del obtener el a´ngulo reside en tener una correcta estimacio´n del
tiempo de retardo entre los micro´fonos. La forma ma´s esta´ndar de estimar este
retardo se basa en un ana´lisis de correlacio´n cruzada de sen˜ales, utilizada para
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Figura 1. Descripcio´n del sistema utilizado para determinar el a´ngulo de incidencia de
una onda sonora.
medir el grado de similitud entre dos sen˜ales. Se define la correlacio´n discreta
entre dos sen˜ales discretas x(n) e y(n) de la siguiente forma:
rxy(`) =
∞∑
n=−∞
x(n).y(n− `); ` = 0,±1,±2, ... (3)
El ı´ndice ` es un para´metro de desplazamiento temporal, que determina el
tiempo relativo entre ambas sen˜ales. El ca´lculo de esta secuencia resulta impre-
ciso en ambientes sumidos en ruido, adema´s de que requiere una carga compu-
tacional relativamente elevada. Como alternativa, se decide aprovechar una pro-
piedad que vincula a una secuencia de correlacio´n cruzada entre dos sen˜ales con
sus respectivas transformadas de Fourier en Tiempo Discreto (DFT):
F {rxy(`)} = X(f)Y¯ (f), (4)
donde F{·} representa la transformada de Fourier, X(f) es la transformada de
Fourier de la sen˜al x(t) e Y¯ (f) es el conjugado complejo de la transformada de
Fourier de la sen˜al y(t).
En [7] se utilizo´ una te´cnica basada en correlacio´n de sen˜ales en el dominio
frecuencial llamada GCC-PHAT cuyos resultados dentro de ambientes ruidosos
fueron satisfactorios. E´sta se define de la siguiente forma:
GPH(f) =
XL(f).X¯R(f)
|XL(f)| . |XR(f)| , (5)
donde XL(f) representa la FFT (Fast Fourier Transform) de las muestras del
canal izquierdo y X¯R(f) es el conjugado de la FFT de las muestras del canal
derecho. La eleccio´n de este algoritmo se basa en la robustez del mismo ante
ruido en la sen˜al de entrada y su bajo costo computacional en comparacio´n a
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implementar la correlacio´n cruzada en el dominio temporal (puede demostrar-
se que el ca´lculo de la FFT de una sen˜al posee complejidad O(n log n)) . La
te´cnica GCC-PHAT consiste en blanquear (whiten) las sen˜ales de entrada (es
decir, extender su espectro frecuencial y que se asemeje ma´s a ruido blanco).
Posteriormente, se realiza una ponderacio´n sobre las mismas. El diagrama de
bloques de un procesador GCC se puede observar en la Figura 2.
Figura 2. Diagrama de bloques de un procesador GCC.
Una vez obtenido el resultado de la Ecuacio´n (5), se realiza su IFFT (Inverse
Fast Fourier Transform) para obtener la secuencia de correlacio´n cruzada, sobre
la cual se detecta el pico ma´ximo del vector de muestras resultante (`max). Este
pico corresponde al TDOA entre las dos sen˜ales provenientes de los micro´fonos y,
finalmente, se obtiene la estima del a´ngulo aplicando una variante de la ecuacio´n
(2), en donde se tiene en cuenta la frecuencia de muestreo de las sen˜ales.
θ = cos−1
(
c.`max
Fs.d
)
(6)
En la Figura 3 se muestra en forma gra´fica co´mo se procesan las sen˜ales hasta
obtener el ı´ndice correspondiente a su retardo temporal. En (a) se muestra las
sen˜ales captadas por los micro´fonos, en (b) el espectro de las sen˜ales muestrea-
das, en (c) el espectro frecuencial de la correlacio´n pesada entre las sen˜ales y,
finalmente, en (d) la antitransformada de (c) Debe tenerse en cuenta que como
se trabaja en un dominio discreto (es decir, las sen˜ales no son continuas si no
que son muestreadas a una frecuencia determinada), la estima del a´ngulo de
arribo tambie´n sera´ discreta. Debe notarse que dado que aparece la inversa del
coseno en (6), la resolucio´n angular del sistema no sera´ uniforme. La incidencia
de la frecuencia de muestreo sobre el resultado se puede observar en la Figura 4,
donde se puede observar que a medida que aumenta la frecuencia de muestreo
la cantidad de puntos se incrementa, lo que se traduce en una mejora de la re-
solucio´n angular. En este caso, se utilizo´ una frecuencia de muestreo de 48KHz
donde la resolucio´n angular resulta aceptable para el sistema.
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Figura 3. Obtencio´n del TDOA entre dos sen˜ales. De arriba a abajo: (a): Sen˜ales cap-
tadas por los micro´fonos (dominio temporal). (b): Espectro de las sen˜ales muestreadas.
(c): Espectro frecuencial de la correlacio´n pesada entre las sen˜ales. (d): Antitransfor-
mada de (c). En ella el pico ma´ximo (marcado en rojo) se corresponde con el TDOA.
0
30
60
90
120
150
180
0 1 2 3 4
Resolución Angular en función de FS
F
s
 = 44.1 KHz
F
s
 = 48 KHz
F
s
 = 96 KHz
F
s
 = 192 KHz
Figura 4. Resolucio´n angular en funcio´n de la frecuencia de muestreo.
3. Solucio´n Propuesta
Una vez introducido el problema de forma teo´rica, se propuso realizar un
prototipo para verificar el funcionamiento del algoritmo. Se disen˜o una platafor-
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ma conformada por un brazo mo´vil donde se disponen dos micro´fonos de tipo
electret. La rotacio´n de este brazo se logro´ con ayuda de un servomotor. Adema´s,
se disen˜o una base donde montar el hardware utilizado. Todas las piezas fueron
impresas en 3D y ensambladas mediante ranuras y tornillos. En la Figura 5 se
muestra una foto del conjunto final.
Figura 5. Foto del sistema completo.
Con respecto al hardware, se utilizo´ una Raspberry Pi modelo 3B+ como
unidad de co´mputo, y una placa de sonido este´reo realizada de forma casera.
La Raspberry Pi es la encargada de correr los algoritmos de procesamiento de
sen˜ales y controlar finalmente al servo.
3.1. Placa de Sonido
La primera etapa de la solucio´n consiste en obtener la informacio´n prove-
niente de la fuente sonora. Para ello se disen˜o´ una placa de sonido, cuya PCB se
puede observar en la Figura 6, basada en el circuito integrado PCM2904 del fa-
bricante Texas Instruments cuyas caracter´ısticas, obtenidas a partir de las hojas
de datos [9], son:
CODEC de audio a interfaz USB-HID.
ADC y DAC este´reo tipo Delta-Sigma de 16 bits, operando a 48KHz.
Generador de clock On-chip con un cristal de 12MHz.
Drivers compatibles con Linux y Windows.
El CODEC se encarga de transformar la sen˜al proveniente de los micro´fonos
en un secuencia de bits mediante PCM (Pulse Code Modulation) y empaquetar
las sen˜ales muestreadas en una trama apta para la comunicacio´n a trave´s de
USB. Previo al procesamiento digital, se realiza una adaptacio´n ele´ctrica de las
sen˜ales captadas por los micro´fonos.
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18/10/2017 11:40 PM  C:\Users\Martin\Documents\GitHub\jonica\PCM2904DAC_ADC.brd
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V+, D-, D+, GND
LM358D
10
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10
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0.1u10u
5k7
Figura 6. Layout del circuito adquisidor
3.2. Control del Servo
Una vez que se estimo´ el a´ngulo donde se encuentra la fuente sonora, es ne-
cesario alinear el brazo de modo que e´ste quede perpendicular a la fuente. Para
ello, es necesario conocer la posicio´n donde se encuentra el brazo en el instante
anterior. En la figura 7 se muestra un esquema representando la situacio´n plan-
teada. θsa representa el a´ngulo del servo en el instante previo a la deteccio´n, θm
representa el a´ngulo estimado por el algoritmo, y θsf representa el a´ngulo al que
debe posicionarse el servo para que el brazo quede perpendicular a la fuente.
Debe tenerse en cuenta que θsa y θsf esta´n referido a los ejes de coordenadas,
mientras que θm esta referido a la posicio´n del brazo.
Puede concluirse que el a´ngulo al que se debe orientar el servo resulta ser:
θsf = θm + θsa − 90◦ (7)
Obtenido el a´ngulo de giro del mismo, la unidad de co´mputo se encarga de
modificar el ciclo de trabajo de la sen˜al PWM del servo de modo que los micro´fo-
nos se alineen con la direccio´n a la fuente sonora. Debido a que la Raspberry Pi
corre una distribucio´n de Linux y este sistema operativo no es determin´ıstico, la
generacio´n de la sen˜al PWM presentaba fluctuaciones en su ciclo de trabajo, lo
que se traduce en la presencia de vibraciones en el servo. Para solucionar este
inconveniente fue necesario utilizar una librer´ıa que trabaja a nivel de Kernel
de los drivers para el control de la GPIO1 de la Raspberry Pi, obteniendo una
sen˜al PWM estable.
1 GPIO: General Purpose Input/Output.
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XY
•
•
θsa
θsf
θm
Fuente de sonido
Figura 7. Estrategia de control del servo. θsa (Azul): a´ngulo actual del servo. θm (Ro-
jo): a´ngulo estimado por los micro´fonos. θsf (Verde): a´ngulo final del servo.
4. Conclusiones
En este trabajo se expuso la construccio´n de un sistema de localizacio´n de
una fuente sonora en tiempo real mediante procesamiento digital de sen˜ales.
Se disen˜o hardware capaz de digitalizar sen˜ales tomadas por micro´fonos. Poste-
riormente, se desarrollo´ software capaz de acceder a este hardware y aplicar en
forma algor´ıtimica las soluciones teo´ricas planteadas en la Seccio´n 2. Adema´s de
verificar el correcto funcionamiento del algoritmo propuesto, se logro´ obtener un
sistema capaz de funcionar en tiempo real, obteniendo resultados satisfactorios.
4.1. Futuras Mejoras a Realizar
Se propone como mejora a futuro implementar una placa de sonido basada
en un CODEC que soporte ma´s canales y tenga mayor frecuencia de muestreo.
De este modo se podra´ tener una mayor resolucio´n espacial, y en el caso que se
agregue un actuador adicional, realizar una deteccio´n y seguimiento tridimen-
sional de fuentes sonoras.
Por otro lado, se buscara´ desarrollar un sistema embebido con un firmware basa-
do en un RTOS, de modo de ejecutar u´nicamente las tareas propias del algoritmo
en forma determin´ıstica, asegurando de esta forma comportamiento ma´s veloz
del dispositivo.
Por u´ltimo, con el objetivo de buscar mayor fluidez en el movimiento del servo,
se puede implementar una estrategia de control sobre el mismo utilizando un en-
coder rotativo u otro sensor (del tipo inercial como un acelero´metro o giro´scopo,
por ejemplo) para sensar la posicio´n angular del servo.
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Referencias
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Spiking Neural Network for Sound Localization Using Microphone Array. Presented
at 23rd Iranian Conference on Electrical Engineering.
3. Kaname Iwasa, Mauricio Kugler, Susmu Kuroyanagi and Akira Iwata, “A Sound
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Proceeding of International Joint Conference on Neural Networks, Orlando, Florida,
USA, Agosto 12-17, 2007
4. Ivan Aleksi, Zeljko Hocenski, Petar Horvat. 2010, May. Acoustic Localization based
on FPGA. Presented at MPIRO. (2010)
5. Giwoo Park, Pinaki S. Chanda, and Tae Ik Kang. Implementation of real-time 3-D
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6. Duy Nguyen, Parham Aarabi, and Ali Sheikholeslami. “Real-Time Sound Localiza-
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Project Report for EE 586
8. Yushi Zhang and Waleed H. Abdulla: A comparative study of Time-Delay Esti-
mation Techniques Using Microphone Arrays. School Engineering Report No. 619.
(2005)
9. Texas Instruments, PCM2904/6 Stereo Audio Codec With USB Interface, Single-
Endend Analog Input/Outpu and S/PDIF (2002)
EST, Concurso de Trabajos Estudiantiles
47JAIIO - EST - ISSN: 2451-7615 - Página 149


Desarrollo de un sistema de localización y seguimiento en tiempo real de una fuente
sonora

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/71749/Documento_completo.pdf?sequence=1

Desarrollo de un sistema de localización y seguimiento en tiempo real de una fuente sonora

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