L'obiettivo del progetto è la localizzazione di una sorgente sonora attiva all'interno di un ambiente chiuso mediante sensori multipli di tipo binaurale, basati cioè sull'emulazione delle modalità di funzionamento del sistema uditivo dell'uomo. Questa situazione applicativa si verifica ad esempio quando una squadra di robot ha il compito di esplorare un ambiente sconosciuto e riceve segnali di tipo sonoro provenienti dall'ambiente stesso, ad esempio nella ricerca di una persona all'interno di uno spazio scarsamente illuminato. Applicazioni tipiche sono quindi quelle relative alla sorveglianza di ambienti protetti o alla ricerca di persone che devono essere soccorse in situazioni pericolose. In particolare, lo scambio di informazioni tra i robot consentirebbe, in analogia a paradigmi propri delle tecniche note come "intelligenza di sciame", la selezione degli individui in grado di fornire le informazioni più affidabili e corrispondentemente il miglioramento della stima della posizione della sorgente sonora.
Il progetto si basa in sintesi sull'integrazione delle seguenti tecniche:
1. stima binaurale multipla di posizione. Tale punto prenderà il nome di "localizzazione multiaurale" e consisterà nell'estensione di tecniche utilizzate per singole coppie binaurali.
2. Selezione delle coppie binaurali migliori mediante opportune tecniche di clustering. Tale approccio sarà applicato sia per selezionare le stime di posizione migliori in presenza di un'unica sorgente che per associare correttamente le posizioni stimate alle sorgenti in presenza di sorgenti multiple.
3. Riduzione della riverberazione presente mediante opportune tecniche di prefiltraggio. Il riferimento ad ambienti chiusi presuppone infatti la presenza della riverberazione, che sarà trattata mediante opportune metodologie.
Gli algoritmi sviluppati saranno sottoposti ad implementazione e verifica in un testbed sperimentale, facendo uso di teste artificiali opportunamente acquisite per il progetto.
L'obiettivo del progetto è la realizzazione di un sistema innovativo per la localizzazione e l'inseguimento di una o più sorgenti sonore, presenti in una scena acustica reale caratterizzata da un ambiente fortemente riverberante, mediante sensori audio multipli di tipo binaurale. Tale sistema necessita di specifiche competenze, in parte già acquisite nel passato dai componenti di questo gruppo di ricerca.
La caratterizzazione di ambienti chiusi per la localizzazione e il riconoscimento di sorgenti sonore attive al loro interno è il punto centrale della ricerca. La presenza della riverberazione è di fatto il limite principale delle tecniche attualmente disponibili, contribuendo in modo essenziale a limitarne le prestazioni. L'analisi che si intende realizzare prevede quattro compiti essenziali (in parte fra di loro sovrapposti), di seguito descritti.
1. Caratterizzazione e modellazione dell'ambiente sonoro. La conoscenza della geometria è naturalmente fondamentale ai fini della localizzazione vera e propria. Il contributo dell'ambiente verrà modellato secondo modalità diverse e si potrà ritenere che la sua geometria sia nota a priori o solo parzialmente. Saranno inoltre applicate tecniche di modellazione basate sui poli acustici comuni e/o sul prefiltraggio cepstrale, nel passato già utilizzate, con l'obiettivo di individuare delle procedure che consentano successivamente il miglioramento della localizzazione. Nello stesso tempo verranno individuate e analizzate le tecniche di stima multicanale più adatte, anche tenendo conto del requisito di implementazione in tempo reale dell'intero sistema.
2. Localizzazione e inseguimento delle sorgenti per mezzo di sensori binaurali multipli. La posizione delle sorgenti verrà stimata mediante l'introduzione di funzionali d'errore innovativi rispetto a quelli attualmente disponibili. La stima della posizione consentirà quindi di migliorare la qualità audio dei segnali elaborati e di rendere possibile il compito della separazione delle sorgenti, necessità presente naturalmente nel caso di sorgenti multiple. La caratterizzazione del modello verrà realizzata innanzitutto su simulatori e quindi validata su dati reali.
3. Separazione e riconoscimento delle sorgenti. In presenza di più sorgenti, sarà necessario innanzitutto separare i segnali ricevuti e associarli alle sorgenti corrette. Il compito del riconoscimento sarà affrontato mediante tecniche che consentano di prefiltrare opportunamente i segnali acquisiti dalle schiere di sensori, e migliorare quindi le prestazioni delle tecniche di caratterizzazione e localizzazione.
4. Progettazione, realizzazione e test di un ambiente sonoro di riferimento. Tutte le procedure sviluppate nelle precedenti fasi del progetto saranno validate mediante opportune simulazioni e test sperimentali, realizzate nel laboratorio ISPAMM (Intelligent Signal Processing and MultiMedia Lab) del dipartimento DIET.
Come in parte già anticipato nella descrizione degli obiettivi del progetto, l'aspetto innovativo della ricerca proposta riguarda il principio dell'integrazione dell'informazione raccolta da un gruppo di sensori binaurali multipli sulle proprietà acustiche di un ambiente. A tale tipo di approccio è stato attribuito la definizione di "localizzazione multiaurale". L'obiettivo finale è quello di stimare la posizione delle sorgenti sonore attive nell'ambiente utilizzando le stime fornite da un insieme di sensori binaurali opportunamente disposti ed eventualmente in grado di muoversi.
In particolare la parte centrale della procedura di localizzazione multiaurale consisterà nella stima dell'azimuth per ogni coppia di sensori binaurali e nell'integrazione ottimale di questo insieme di stime tramite opportune procedure di clustering.
L'aspetto più innovativo del progetto riguarda l'utilizzo della stima di posizione fornita in modo coerente da un insieme di coppie binaurali, in grado di cooperare per il raggiungimento dell'obiettivo comune (in questo caso, la localizzazione della sorgente attiva). Si tratta di un approccio totalmente nuovo, ispirato dagli elementi fondamentali della cosiddetta "swarm intelligence", che modella i meccanismi di comunicazione e interazione che hanno luogo in comunità di animali, quali gli sciami di api o gli stormi di uccelli. Tale approccio inoltre sarebbe in grado di integrare metodologie già in parte studiate e messe a punto da membri di questo gruppo di ricerca, relativi al trattamento della riverberazione e all'utilizzo delle tecniche di clustering. In tale ambito, appare promettente e del tutto naturale l'impiego di tecniche di ottimizzazione (o, usando un termine in sostanza equivalente, apprendimento) e di tecnologie distribuite, particolarmente adatte al principio di un insieme di agenti che esplorano l'ambiente e comunicano tra di loro.
Nel seguito viene descritto in dettaglio nella sua esecuzione temporale il programma del progetto di ricerca.