Soundar - Map the World with Sound

使用 MLP, Polynomial Regression Model 等多種模型進行 DOA (音源方位角度) 的預測，並且使用 Lasso Regression Model 進行距離的預測。

專題特色

1. 雙聲道定位模式，取代以往使用多麥克風陣列定位方式
2. 更容易應用於貼身裝置(耳機、助聽器等)
3. 預測角度的準確率高 ​

Application

1. 協助失聰人士注意潛在的突發威脅
2. 在自動化產線中輔助偵測機械故障
3. 仿生機器人/機器動物的聽覺系統
4. 應用於保全系統中提供更完善的監控能力 ​

Dataset

• 總共使用六種音源所生成的 dataset: sin wave of 130.81, 261.63, 1046.5, ambulance noice, gunshot, fart
• 每個 dataset 的形式
  • $R=1\sim 30$, 公差 $0.5$
  • $degree=0,5,10,15,\cdots,175,180$ ​

機器學習模型

DOA 預測

• Feature: ITD, ILD
• Ouput: DOA
• 選用模型：MLP, Polynomial Regression, GMM(用於檢驗)

距離預測

• Feature: DOA, ITD, ILD, 方均根能量
• Output: R (距離)
• 選用模型：lasso

ITD, ILD 數據分佈圖，不同顏色為不同角度

Result

MLP 預測 DOA 結果展現

Polynomial Regression 預測 DOA 結果展現

直角坐標預測結果