서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원위치를 추정하는 방법이 널리 이용된다. 소리가 도착하는 지연시간을 계산하기 위해서는 상관관계를 구하고 위치추정의 정확도를 향상시키기 위해서 PHAT 가중치 함수를 널리 사용한다. PHAT 가중치 함수를 적용하기 위해서는 FFT와 IFFT회로가 사용되는데 이 회로들의 면적이 음원인식 시스템의 50% 이상을 차지한다. 따라서 FFT와 IFFT의 효율적인 구현이 음원인식 시스템의 경쟁력 있는 IP 구현에 필수적이다. 본 논문에서는 사람의 음성 특성을 고려하여 FFT와 IFFT를 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다.
Sound source localization systems in service robot applications estimate the direction of a human voice. Time delay information obtained from a few separate microphones is widely used for the estimation of the sound direction. Correlation is computed in order to calculate the time delay between two signals. In addition, PHAT weighting function can be applied to significantly improve the accuracy of the estimation. However, FFT and IFFT operations in the PHAT weighting function occupy more than half of the area of the sound source localization system. Thus efficient FFT and IFFT designs are essential for the IP implementation of sound source localization system. In this paper, we propose an efficient FFT/IFFT design method based on the characteristics of human voice.
