KR20200075144A - 차량 사운드 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템 및 방법 - Google Patents

차량 사운드 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 사운드 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템 및 방법에 관한 것으로서, 차량 엔진음을 보강하도록 보강 사운드을 발생시키는 사운드 출력장치; 상기 엔진음의 음원 특성을 측정하는 엔진특성 측정센서; 상기 차량의 실내소음을 감지하는 실내소음 측정센서; 상기 엔진특성 측정센서로부터 신호를 실시간으로 수신하며, 목표음색에 도달하도록 상기 사운드 출력장치를 제어하는 신호처리 제어기; 및 상기 신호처리 제어기와 연결된 음색제어 연산기에서 인공지능을 통해 상기 목표음색에 도달하도록 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 최적화하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함하여, 딥러닝 인공지능을 이용하여 목표음색을 최적화 하기 때문에 보다 정확하고 빠르게 목표음색을 제어할 수 있는 강점이 있다.

Description

차량 사운드 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템 및 방법{A control system for making car sound index based engine sound in use with deep-learing and the method of it}
본 발명은 차량 사운드 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템 및 방법에 관한 것이다.
오늘날의 자동차는 단순한 이동수단을 넘어서 하나의 즐길거리가 되고 있다.
자동차가 운전자에게 주는 즐거움 중 하나는 바로 드라이빙 퍼포먼스일 것이다.
최근 자동차 소비자의 트랜드는 스포티한 주행과 안락한 주행을 모두 원하고 있다.
현재 자동차 업계는 이와 같은 고민을 만족시키기 위하여 주행모드를 달리할 수 있는 차량 개발에 노력 중이다.
주행모드는 서스펜션이나 엔진 제어를 통해 승차감을 조절하고, 드라이빙 퍼포먼스를 달리할 수 있는 기능을 가리킨다.
그러나, 드라이빙 퍼포먼스를 높이기 위하여 물리적이고 기계적인 접근으로만 해결하기 위하여는 제작 비용이 과다하게 소요되는 한계가 있다.
물론 고가의 스포츠카라면 문제가 안될 수도 있겠다.
하지만, 대부분의 일반 차량 제조사에서는 제작 비용이 합리적이면서도 드라이빙 퍼포먼스 효과를 극대화 할 수 있는 방법을 고민하지 않을 수 없다.
운전자는 시각 뿐만 아니라 청각에도 매우 민감하다.
특히, 박진감 넘치는 엔진 사운드는 드라이빙 즐거움을 배가시키는 결정적 요인으로 작용한다.
그래서, 일부 자동차 메이커에서는 매력적인 엔진 사운드를 만들기 위하여 고배기량을 적용하면서 오케스트라와 함께 공동개발에 나서기도 하였다.
그러나, 이와 같은 기술 개발은 특정 고배기량 엔진이어야 하기에 제한적이며 제작비용이 고가인 한계가 있다.
그래서 최근 등장한 기술이 바로 사운드 제너레이터이다.
사운드 제너레이터는 차량에 탑재된 스피커를 통해 인위적으로 엔진 사운드와 유사한 소리를 발생시키는 장치이다.
그러나, 종래의 사운드 제너레이터는 단순하게 저장된 엔진음색을 들려주거나, 단순히 가속패달과 연동되어 엔진 회전수에 따라서 인위적으로 출력음압을 증폭하는 것에 그쳤다.
따라서, 운전자는 자연의 엔진의 음색이 아니라 스피커를 통해서 나오는 인위적인 사운드에 불과하다는 사실을 너무나도 손쉽게 눈치챌 수 밖에 없었다.
결국, 드라이빙의 즐거움이 감소되는 문제를 발생시켰다.
한편, 드라이빙의 즐거움을 위하여 무작정 엔진 사운드를 박진감 있게만 전개할 수는 없다.
왜냐하면, 운전자는 감정의 동물이기 때문에 경우에 따라 박진감 넘치는 사운드가 시끄러운 소음으로 느끼기도 하기 때문이다.
따라서, 필요에 따라서는 운전자가 느끼는 엔진 사운드 및 기타 소음을 줄여 보다 조용한 실내 분위기를 형성하는 것도 필요하다.
본 발명은 인공지능을 통해 상기 목표음색에 도달하도록 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 최적화하는 차량 사운드 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템 및 방법을 제공한다.
위와 같은 문제를 해결하기 위한 본 발명은 차량 엔진음을 보강하도록 보강 사운드을 발생시키는 사운드 출력장치; 상기 엔진음의 음원 특성을 측정하는 엔진특성 측정센서; 상기 차량의 실내소음을 감지하는 실내소음 측정센서; 상기 엔진특성 측정센서로부터 신호를 실시간으로 수신하며, 목표음색에 도달하도록 상기 사운드 출력장치를 제어하는 신호처리 제어기; 및 상기 신호처리 제어기와 연결된 음색제어 연산기에서 인공지능을 통해 상기 목표음색에 도달하도록 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 최적화하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 신호처리 제어기는 CAN통신을 통한 차량주행정보, 마이크로폰으로 측정된 실내소음정보 중 1개 이상을 추가로 입력받는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 신호처리 제어기는 실내 오디오를 통해 상기 음색제어 연산기에서 계산된 엔진음색을 출력하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 음색제어 연산기는 딥러닝 기반으로 엔진음색을 실시간 능동제어를 하되, 상기 딥러닝의 능동제어는 운전자가 요구한 목표음색 및 실내측정 소음으로부터 상기 목표음색을 제어하는 인자로서, 오더배열과 오더레벨을 결정해 출력하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 음색제어 연산기는 딥러닝 기반으로 엔진음색을 실시간 능동제어를 하되, 상기 딥러닝의 능동제어는 운전자가 요구한 목표음색 및 실내측정 소음으로부터 상기 목표음색을 제어하는 인자로서, 저감되어야 할 소음원을 대상으로 한 오더배열과 오더레벨을 결정해 불필요한 주파수 대역을 저감제어하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 실내측정 소음의 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)는 powerful 인덱스, plesantness 인덱스, dynamic 인덱스, sporty 인덱스 중 어느 1개인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 사운드 출력장치는 상기 엔진룸 내 스피커, 차량실내 스피커 및 차량외부 스피커 중 어느 1개 이상인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 엔진음색 출력으로 인한 보강사운드에 의해 엔진음이 보강되도록 상기 사운드 출력장치를 제어하는 PID 제어기를 추가로 포함하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 보강사운드와 상기 목표음색을 데이터로 저장하고, 상기 저장된 데이터에 기반해 구현하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 저장된 데이터는 ASD(Active Sound Design)인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 엔진음의 음원 특성정보는 엔진으로부터 진동, 연소압, 부스트압, 배기압 중 1개 이상의 엔진소음특성인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 차량주행정보는 차속, 패달, 회전수, 주행모드 중 1개 이상의 엔진소음특성인 것을 특징으로 하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 상기 인공지능의 입력변수는 차량 사운드 특성, 운전자 요구 목표음색 및 운전자주행패턴 특성 중 1개 이상인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 포함한다.
또한, 차량주행정보, 엔진소음특성정보, 실내소음정보 중 어느 1개 이상을 신호처리제어기에서 계산된 엔진음색을 갖는 사운드를 상기 차량 실내에 출력하되, 상기 신호처리제어기는 인공지능 기반으로 상기 사운드의 인덱스를 최적화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법을 포함한다.
또한, 상기 인공지능의 출력변수로는 엔진오더의 배열 및 엔진오더의 레벨의 변화가 발생되면, 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 출력하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법을 포함한다.
또한, 상기 출력된 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 만족시키는 제어값을 상기 차량실내에 스피커를 통해 출력하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법을 포함한다.
또한, 상기 출력된 실내 엔진음을 모니터링해 변화된 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 계산하고 다시 피드백 제어하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법을 포함한다.
또한, 상기 엔진소음특성정보는 엔진으로부터 진동, 연소압, 부스트압, 배기압 중 1개 이상의 엔진소음특성인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법을 포함한다.
또한, 상기 차량주행정보는 차속, 패달, 회전수, 주행모드 중 1개 이상의 엔진소음특성인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법을 포함한다.
또한, 상기 인공지능의 입력변수는 차량 사운드 특성, 운전자 요구 목표음색 및 운전자주행패턴 특성 중 1개 이상인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법을 포함한다.
위와 같은 본 발명에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 차량의 사운드를 객관적으로 평가하는 인덱스를 목표음색 설정에 사용하기 때문에 다양한 목표음색의 최적화를 통한 능동제어가 가능해진다.
둘째, 딥러닝 인공지능을 이용하여 목표음색을 최적화 하기 때문에 보다 정확하고 빠르게 목표음색을 제어할 수 있는 강점이 있다.
셋째, 주행모드에 따라 실제 해당 엔진음에 대응되는 다양한 목표음색을 제공함으로써 드라이빙의 즐거움과 생동감을 선사할 수 있다.
넷째, 스피커를 통해 출력된 사운드가 다시 피드백 됨으로써 보다 실제에 가까운 엔진음색을 선사할 수 있다.
다섯째, 미리 저장된 음원을 사용할 수 있기 때문에 기존의 차량에도 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 제1실시 예의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 음색제어 연산기(500)의 모식도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 음색제어 연산기(500)의 엔진음색 보강제어 그래프이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 음색제어 연산기(500)의 엔진음색 보강 및 소음 저감 제어 그래프이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 전체 알고리즘의 작동효과이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사운드 퀄리티 인덱스(700)이다.
도 7, 도8 및 도9는 본 발명의 바람직한 제1실시 예의 전체 알고리즘도이다.
도 10, 도11 및 도12는 본 발명의 바람직한 제2실시 예의 전체 알고리즘도이다.
도 13은 본 발명의 바람직한 실시 예의 음원저장부 포함도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
<차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템>
먼저 본 발명의 바람직한 제1실시 예에 따른 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템을 설명한다.
이하에서 설명될 딥러닝(Deep learning)은 인공지능 학습 또는 기계학습 등과 유사한 의미로 이해될 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 제1실시 예의 흐름도이다.
차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템은 사운드 출력장치(100), 실내소음 측정센서(200), 엔진특성 측정센서(300), CAN 차량 주행정보(400), 음색제어 연산기(500) 및 신호처리 제어기(600)를 포함할 수 있다.
사운드 출력장치(100)는 엔진 특성 측정 센서값을 기준으로 생성된 음원 출력 장치이다.
보다 상세하게는, 사운드 출력장치(100)는 차량 엔진음을 보강하도록 보강 사운드를 발생시키는 사운드 출력시스템을 가리킨다.
사운드 출력장치(100)는 엔진룸 내 스피커, 차량실내 스피커 및 차량외부 스피커 중 어느 1개 이상일 수 있다.
즉, 사운드 출력장치(100)는 엔진룸 내부, 차량의 실내, 차량외부 중 적어도 어느 하나에 마련될 수 있는 것이다.
사운드 출력장치(100)가 차량외부에 마련되는 것은 보행자 보호 목적일 수 있다.
사운드 출력장치(100)는 특정 주파수 대역 출력을 위하여 마련될 수 있으며, 박막타입(thin type)이나 멤브레인 재생 가능장치 등 다양하게 마련될 수 있다.
실내소음 측정센서(200)는 차량의 실내소음을 측정한다.
차량 실내에는 실내소음을 측정할 수 있는 마이크로폰(미도시)이 마련될 수 있다.
마이크로폰은 차량 실내 음색변화를 실시간으로 계측 가능하며, 차량에 복수 개가 마련될 수 있다.
이하에서 설명될 실내소음이란 차량 엔진이 시동 상태에서 실내에서 들리는 차량주행에 관련된 엔진음색 및 배기 사운드 등을 포함하는 드라이빙 퍼포먼스 사운드를 가리키며, 카엔터테인먼트 시스템에서 제공되는 라디오 사운드나 뮤직 사운드 등과는 다른 개념임을 일려둔다.
한편, 목표음색이란 운전자가 희망하는 드라이빙 퍼포먼스 사운드이다.
실내소음 측정센서(200)는 PID제어를 위한 레퍼런스 신호를 측정할 수 있다.
실내소음 측정센서(200)는 차량 엔진음색의 변화를 측정하고 목표음색과의 차이를 측정하기 위하여 이용될 수 있는 것이다.
보다 상세하게는, 실내소음 측정센서(200)는 드라이빙 퍼포먼스 사운드가 목표음색에 가깝도록 보정하기 위하여 보강해야 할 사운드 영역과 저감시켜야 할 사운드 영역을 판단하기 위해 사용된다.
엔진특성 측정센서(300)는 엔진음의 음원의 특성을 측정한다.
엔진음의 음원 특성 정보는 엔진음의 음색을 결정할 수 있는 동력 특성 정보를 가리킨다.
엔진음의 음원 특성 정보는 엔진의 진동, 연소압, 부스트압, 배기압, 흡기압 중 1개 이상의 엔진소음특성일 수 있다.
엔진소음특성이란 엔진특성 측정 센서가 센싱하는 동력계통의 소음 특성을 의미한다.
즉, 엔진음의 음원 특성은 진동 데이터, 연소압 데이터, 부스트압 데이터, 배기압 데이터, 흡기압 데이터 중 어느 하나 이상으로부터 결정될 수 있는 것이다.
이와 같은 엔진음의 음원 특성 정보를 측정하는 센서가 바로 엔진특성 측정센서(300)이다.
엔진특정 측정센서(300)로는 진동센서, 연소압 센서, 부스트압 센서, 배기압 센서, 흡기압 센서 등일 수 있다.
특히 진동센서는 단축 가속도계(미도시) 혹은 다축 가속도계(미도시)를 포함할 수 있다.
차량주행정보는 차속, 패달, 회전수(RPM), 주행모드 중 1개 이상의 엔진소음특성일 수 있다.
CAN 차량 주행정보(400)는 차량주행정보로서 차량의 실시간 제어에 필요한 차량 주행정보이다.
CAN 차량 주행정보(400)는 운전자의 주행 의지와 주행 패턴을 판단할 수 있게 한다.
운전자가 차량주행과 관련하여 실시간으로 차량에 전달하는 명령 매개체는 스티어링 휠, 가속 패달, 브레이크 패달, 기어노브(패들쉬프트), 주행모드 버튼 등이 있을 수 있다.
운전자는 상황에 따라서 가속 패달 혹은 브레이크 패달을 전개하는 정도를 달리할 수 있다.
운전자는 추월을 시도할 경우 가속 패달을 순간적으로 깊게 전개할 수 있는 것이며, 이 때 차량은 운전자의 가속 의지를 읽어들여 기어단수를 낮추면서 엔진 회전수를 높여 차속을 증가시킨다.
한편, 운전자는 때로는 달리기를 우선하는 스포츠 드라이빙을 추구하거나 반대로 승차감을 우선하는 컴포트 드라이빙을 원할 때도 있을 것이다.
이는 차량에 탑재된 주행모드를 선택함으로써 해결된다.
주행모드란 바로 운전자의 주행 의지를 달성하기 위한 소정의 셋팅모드인 것이다.
이와 같은 주행모드에 따라서 차량의 드라이빙 퍼포먼스 사운드 역시 바뀌어야 할 필요가 있다.
드라이빙 퍼포먼스 사운드가 바로 목표음색이라고 하는 사운드 퀄리티 인덱스(700)이다.
사운드 퀄리티 인덱스(700)는 운전자가 직접 선택하는 것이 가능하다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 사운드 퀄리티 인덱스(700)이다.
이 때, 실내측정 소음의 사운드 퀄리티 인덱스(700)는 powerful 인덱스(710), dynamic 인덱스(720), pleasant 인덱스(730), sporty 인덱스(740) 중 어느 하나일 수 있다.
운전자는 목표음색으로서 powerful 인덱스(710), dynamic 인덱스(720), pleasant 인덱스(730), sporty 인덱스(740) 중 어느 하나를 직접 선택할 수 있다.
한편, 사운드 퀄리티 인덱스(700)는 운전자의 희망 주행모드 선택에 따라 자동으로 powerful 인덱스(710), dynamic 인덱스(720), pleasant 인덱스(730), sporty 인덱스(740) 중 어느 하나로 변경되도록 설정하는 것도 가능할 것이다.
신호처리 제어기(600)는 차량의 실내 오디오를 통해 음색제어 연산기(500)에서 계산된 엔진음색을 출력한다.
결과적으로 운전자가 스포츠 드라이빙을 원하면 powerful 인덱스(710), dynamic 인덱스(720) 혹은 sporty 인덱스(740)과 같이 pleasant 인덱스(730)보다 더 강렬한 사운드를 들을 수 있게 된다.
반대로 운전자가 컴포트 드라이빙을 원할 경우는 신호처리 제어기(600)는 pleasant 인덱스(730)처럼 온순한 사운드를 사운드 출력장치(100)을 통해 출력할 수 있는 것이다.
한편, 신호처리 제어기(600)는 CAN통신을 통한 차량주행정보, 마이크로폰으로 측정된 실내소음정보 중 1개 이상을 추가로 입력받는다.
신호처리 제어기(600)는 엔진특성 측정센서로부터 측정된 신호를 실시간으로 수신하여, 운전자가 희망하는 목표음색에 도달하도록 사운드 출력장치(100)를 제어하게 된다.
이 때, 음색제어 연산기(500)는 신호처리 제어기(600)와 연결되며 인공지능을 통해 목표음색에 도달하도록 사운드 퀄리티 인덱스(700)를 최적화시킨다.
보다 상세하게는, 음색제어 연산기(500)는 필요한 엔진 오더 배열이나 오더 레벨의 증폭 및 저감, 그리고 불필요한 주파수 대역을 실시간으로 연산 가능하다.
즉, 음색제어 연산기(500)는 엔진특성 측정센서(300)를 통해 엔진 음색 보강을 위한 음압 강화를 제어하거나, 소음 저감 제어를 위한 음압 저감을 제어할 수 있다.
따라서, 실시간으로 필요한 음색의 보강 및 불필요한 소음의 저감 제어를 통해 차량 실내의 음압의 균형을 유지하고 목표음색의 구현이 가능해진다.
다음으로 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 음색제어 연산기(500)에 대하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 음색제어 연산기(500)의 모식도이다.
음색제어 연산기(500)는 크게 입력변수(510), 은닉 학습층(520) 및 출력변수(530)을 포함한다.
출력변수(530)는 오더 배열(531), 오더 레벨(532), 소음 저감 배열 및 소음 저감 레벨(533)을 포함한다.
입력변수(510)는 앞서 설명된 실내소음 측정센서(200), 엔진특성 측정센서(300) 및 CAN 차량 주행정보(400)로부터 입력된 데이터 값들이다.
보다 상세하게는, 인공지능의 입력변수는 차량 사운드 특성, 운전자 요구 목표음색 및 운전자주행패턴 특성 중 1개 이상일 수 있다.
음색제어 연산기(500)는 딥러닝 기반으로 엔진음색을 실시간 능동제어가 가능하다.
딥러닝 기반의 능동제어는 운전자가 요구한 목표음색 및 실내측정 소음으로부터 목표음색을 제어하는 인자로서, 오더 배열(531)과 오더 레벨(532)을 결정해 출력할 수 있다.
한편, 딥러닝 기반의 능동제어는 운전자가 요구한 목표음색 및 실내측정 소음으로부터 목표음색을 제어하는 인자로서, 저감되어야 할 소음원을 대상으로 한 오더 배열과 오더 레벨을 결정하여 불필요한 주파수 대역을 저감제어할 수 있다.
은닉 학습층(520)은 딥러닝을 이용하여 입력변수(510) 데이터를 분석하고 출력변수(530)로 출력한다.
오더 배열(531)은 엔진 회전수에 따라서 나열되는 주파수의 배열을 기리키고, 오더 레벨(532)은 오더 배열의 주파수 크기를 가리킨다.
음색제어 연산기(500)는 불필요한 소음은 소음 저감 배열 및 소음 저감 레벨(533)로 출력한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 음색제어 연산기(500)의 엔진음색 보강제어 그래프이다.
도 3과 같이 운전자가 차량 가속 패달을 조작하여 가속하는 경우, 증폭 전 엔진음색(542)은 제1 중역대(543) 및 제1 저역대(544)가 증폭되면서 증폭 후 엔진음색(541)으로 바뀌게 된다.
음색제어 연산기(500)는 입력변수(510)를 이용하여 보강 전 엔진음색(542)에서 증폭이 필요한 제1 중역대(543)와 제1 저역대(544)를 모두 파악하여 해당 부분의 주파수를 증폭시킬 수 있게 되는 것이다.
즉, 음색제어 연산기(500)가 FFT 분석 기반의 오더성분을 추출하고, 필요한 오더 배열 및 오더 레벨을 결정하여 가속 구간에서의 엔진 음색 레벨을 강화시킨다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 음색제어 연산기(500)의 엔진음색 보강 및 소음 저감 제어 그래프이다.
엔진음색 보강 및 저감제어 그래프(550)는 엔진음색 증폭제어 그래프(540)에서 함께 증폭되어 소음이 과대하게 형성된 제2 저역대(554)를 감소시킨다.
이는 증폭된 음색을 고려한 저감 제어로서 문제 주파수 대역의 역위상 출력을 인가함으로써 가능해진다.
즉, 차량 실내의 음압 균형과 오더의 선형성을 위하여 필요한 구간의 오더 배열과 오더 레벨을 저감시키는 역위상 출력을 발생시키는 것이다.
엔진음색 증폭제어 그래프(540)에서 증폭이 모자란 부분인 제2 중역대(553)를 추가적으로 증폭시켜 결국 최적화 전 엔진음색(552)이 최적화된 엔진음색(551)이 되도록 한다.
결국, 최적화된 엔진음색(551)은 엔진 회전수에 따라 선형적으로 증가하는 형태로 바뀌게 된다.
이와 같은 작동효과가 도 5에 개시된다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 전체 알고리즘의 작동효과이다.
본 발명의 알고리즘 적용 전 차량 사운드가 도 5의 우측 상단에 개시되고 있다.
먼저 엔진특성 측정신호(310)로부터 엔진음색 제어에 필요한 성분이 실시간으로 추출된다.
여기에는 실시간 엔진특성 측정신호(310)로서 진동, 연소압, 배기압, 부스트압, 가속도계, 기타 엔진특성 측정 데이터, 그리고 엔진 회전수(RPM), 차속, 기어단수, 주행모드 등의 정보가 이용될 수 있다.
엔진음색 증폭제어 그래프(540)는 앞서 설명된 바와 같이 엔진 음색을 증폭시킨 결과이다.
엔진음색 증폭제어 그래프(540)는 특정 주파수 대역의 소음은 저감시킬 필요가 있으며, 증폭된 엔진 오더 성분 중 일부 오더 레벨의 저감이 필요함을 보여준다.
이에 엔진음색 보강 및 저감제어 그래프(550)는 필요한 성분은 증폭시키고 불필요한 성분은 저감시킨 결과이다.
그 결과 사운드 퀄리티 실시간 측정 결과 출력값(560)은 사운드 퀄리티 인덱스를 실시간으로 연산한 결과를 출력하여 음색제어 연산기(500)에 입력변수로 부여시킨다.
사운드 퀄리티 실시간 측정 결과 출력값(560)은 powerful 인덱스 점수, dynamic 인덱스 점수, pleasant 인덱스 점수, sporty 인덱스 점수 중 어느 하나일 수 있다.
음색제어 연산기(500)는 입력된 사운드 퀄리티 실시간 측정 결과 출력값(560)의 정보를 이용하여 신호처리 제어기(600)를 출력시킨다.
신호처리 제어기(600)는 엔진 오더 배열의 추가 및 제거 제어, 엔진 오더 레벨의 증폭 및 저감 제어, 그리고 불필요한 주파수 대역의 저감 제어를 수행하고, 그 결과값을 사운드 출력장치(100)에 출력시킨다.
사운드 출력장치(100)로부터 출력된 사운드는 다시 엔진특성 측정신호(310)에 반영되면서 피드백 제어되는 것이다.
한편, 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템은 PID 제어기(미도시)를 포함할 수 있다.
사운드 출력장치(100)은 PID 제어기(미도시)에 의해 제어될 수도 있다.
PID 제어기(미도시)는 엔진음색 출력으로 인한 보강사운드를 이용해 엔진음을 보강시킨다.
또한, 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템은 음원 저장부(800)를 포함할 수 있다.
음원 저장부(800)는 보강사운드와 목표음색을 데이터로 저장할 수 있다.
이 경우 사운드 출력장치(100)는 음원 저장부(800)에 연결되어 저장된 데이터에 기반해 엔진음을 보강시킬 수 있다.
이 때, 음원 저장부(800)에 저장된 데이터는 ASD(active sound design)인 것이 바람직하다.
<차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법>
다음으로 본 발명의 바람직한 실시 예의 전체 알고리즘을 설명한다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 바람직한 실시 예의 전체 알고리즘도이다.
입력신호에는 엔진특성 측정신호(310), 엔진 회전수(411), 실내 음색 측정 신호(210), 패달 개도량(412), 차속 데이터(413), 주행모드 및 기어단수(414), 사운드 퀄리티 인덱스(700)이 포함된다.
엔진특성 측정신호(310)는 가속도계, 연소압 센서, 부스트압 센서, 배기압 센서, 기타 엔진특성 측정센서들로부터 획득된 데이터 값이다.
엔진 회전수(411)는 CAN 데이터이다.
실내 음색 측정 신호(210)는 차량 실내에 마련된 실내 마이크로폰, 엔진룸에 마련된 엔진룸 마이크로폰으로부터 각각 획득된 데이터 값이다.
이 때 실내 마이크로폰 및 엔진룸 마이크로폰은 각각 복수 개가 마련될 수 있다.
패달 개도량(412), 차속 데이터(413), 주행모드 및 기어단수(414)는 CAN 차량 주행정보(400)에 관한 데이터이다.
사운드 퀄리티 인덱스(700)는 운전자가 선택하는 목표음색이다.
엔진 회전수(411)로부터 엔진 회전수 가중치가 실시간 엔진 회전수와 함께 오디오 시스템의 마스터 볼륨에 반영되는데, 이 때 패달 개도량(412)로부터 획득된 패달 개도량 가중치 결과 및 실시간 패달 위치 값이 반영된다.
차속 데이터(413)로부터 차속 변화 미분값 기반의 정속 또는 가속 조건이 판단되고, 정속 조건인 경우 정숙성 유지를 위해 가중치를 하향 조정하고, 반대로 가속 조건인 경우 가속감을 향상시키기 위하여 가중치를 상향 조정한 뒤 사운드 출력장치(100) 출력 직전에 반영된다.
한편, 주행모드 및 기어단수(414)로부터 주행모드 변화에 따른 엔진 오더 성분별 레벨 가중치가 가변적으로 적용되어 오디오 시스템 마스터 볼륨과 주파수 밴드 가중치 설정 사이에 반영된다.
엔진특성 측정신호(310)로부터 주파수 특성이 분석(FFT analysis)되는데, 이 때 엔진 회전수(411)로부터 획득된 메인 엔진 오더 성분 주파수가 계산되어 반영된다.
메인 엔진 오더 성분 추출을 통해 오더 레벨이 도출되고, 엔진 오더 배열 조합이 생성되어 목표음색이 구현되는 과정에 엔진 회전수(411)가 반영된다.
오더 레벨이 도출되면, 엔진음색 증폭제어 그래프(540)처럼 배열된 오더 성분을 증폭하는 레벨이 결정되고 실시간으로 증폭 제어된다.
이 때, 음색제어 연산기(500)에 의한 사운드 퀄리티 인덱스 기반의 인공지능 목표음색 결과가 반영된다.
즉, 운전자가 사운드 퀄리티 인덱스(700)을 선택하면, 차량 실내 음색이 실시간으로 측정되고, 사운드 인덱스 수준의 결과값이 출력된다.
다음으로 사운드 인덱스 계산을 통해 엔진 오더 배열이 변경, 엔진 오더 레벨의 변경 및 불필요한 오더 레벨 저감 정보를 담은 입력변수(510)가 음색제어 연산기(500)에 입력된다.
음색제어 연산기(500)은 은닉 학습층(520)을 통해 딥러닝 기반의 목표음색 제어인자를 최적화 하기 위한 출력변수(530)로서 오더 배열(531), 오더 레벨(532), 소음 저감 배열 및 소음 저감 레벨(533)을 출력한다.
음색제어 연산기(500)가 출력한 최종 제어 인자 중 오더 배열(531) 및 오더 레벨(532)이 목표음색 구현에 반영되는 것이다.
한편, 음색제어 연산기(500)가 출력한 최종 제어 인자 중 소음 저감 배열 및 소음 저감 레벨(533)은 실내 음색 측정 신호(210)로부터 제거가 필요한 오더 성분, 즉 필요한 저감 레벨을 계산하여 저감이 필요한 주파수 대역에 대응하는 역위상 출력 범위를 결정하고 오디오 시스템 마스터 볼륨에 반영시킨다.
음색제어 연산기(500)에 의해 목표음색에 가까워진 데이터 값이 오디오 시스템 마스터 볼륨을 통해 최종적으로 사운드 출력장치(100)를 통해 출력된다.
사운드 출력장치(100)가 출력한 사운드는 위와 같은 알고리즘에 따라 또 다시 엔진특성 측정신호(310) 및 실내 음색 측정 신호(210)에 반영되도록 피드백(feed-back)제어된다.
운전자는 위와 같은 음색제어 연산기(500)를 갖는 피드백(feed-back)제어를 통해 희망하는 목표음색의 차량 사운드를 보다 빠르고 정확하게 즐길 수 있게 된다.
100 : 사운드 출력장치
200 : 실내소음 측정센서
300 : 엔진특성 측정센서
400 : CAN 차량 주행정보
500 : 음색제어 연산기
600 : 신호처리 제어기
700 : 사운드 퀄리티 인덱스
800 : 음원 저장부

Claims (20)

  1. 차량 엔진음을 보강하도록 보강 사운드를 발생시키는 사운드 출력장치;
    상기 엔진음의 음원 특성을 측정하는 엔진특성 측정센서;
    상기 차량의 실내소음을 감지하는 실내소음 측정센서;
    상기 엔진특성 측정센서로부터 신호를 실시간으로 수신하며, 목표음색에 도달하도록 상기 사운드 출력장치를 제어하는 신호처리 제어기; 및
    상기 신호처리 제어기와 연결된 음색제어 연산기에서 인공지능을 통해 상기 목표음색에 도달하도록 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 최적화하는, 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 신호처리 제어기는 CAN통신을 통한 차량주행정보, 마이크로폰으로 측정된 실내소음정보 중 1개 이상을 추가로 입력받는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 신호처리 제어기는 실내 오디오를 통해 상기 음색제어 연산기에서 계산된 엔진음색을 출력하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 음색제어 연산기는 딥러닝 기반으로 엔진음색을 실시간 능동제어를 하되,
    상기 딥러닝의 능동제어는 운전자가 요구한 목표음색 및 실내측정 소음으로부터 상기 목표음색을 제어하는 인자로서, 오더배열과 오더레벨을 결정해 출력하는,
    차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 음색제어 연산기는 딥러닝 기반으로 엔진음색을 실시간 능동제어를 하되,
    상기 딥러닝의 능동제어는 운전자가 요구한 목표음색 및 실내측정 소음으로부터 상기 목표음색을 제어하는 인자로서, 저감되어야 할 소음원을 대상으로 한 오더배열과 오더레벨을 결정해 불필요한 주파수 대역을 저감제어하는,
    차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)는 powerful 인덱스, plesantness 인덱스, dynamic 인덱스, sporty 인덱스 중 어느 1개인,
    차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 사운드 출력장치는 엔진룸 내 스피커, 차량실내 스피커 및 차량외부 스피커 중 어느 1개 이상인,
    차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 엔진음색 출력으로 인한 보강사운드에 의해 엔진음이 보강되도록 상기 사운드 출력장치를 제어하는 PID 제어기를 추가로 포함하는,
    차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 보강 사운드와 상기 목표음색을 데이터로 저장하고, 상기 저장된 데이터에 기반해 구현하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 저장된 데이터는 ASD(Active Sound Design)인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 엔진음의 음원 특성정보는 엔진으로부터 진동, 연소압, 부스트압, 배기압 중 1개 이상의 엔진소음특성인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  12. 제 2항에 있어서,
    상기 차량주행정보는 차속, 패달, 회전수, 주행모드 중 1개 이상의 엔진소음특성인 것을 특징으로 하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.
  13. 제 1항에 있어서,
    상기 인공지능의 입력변수는 차량 사운드 특성, 운전자 요구 목표음색 및 운전자주행패턴 특성 중 1개 이상인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어시스템.

  14. 차량주행정보, 엔진소음특성정보, 실내소음정보 중 어느 1개 이상을 신호처리제어기에서 계산된 엔진음색을 갖는 사운드를 상기 차량 실내에 출력하되,
    상기 신호처리제어기는 인공지능 기반으로 상기 사운드의 인덱스를 최적화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 인공지능의 출력변수로는 엔진오더의 배열 및 엔진오더의 레벨의 변화가 발생되면, 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 출력하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 출력된 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 만족시키는 제어값을 상기 차량 실내에 스피커를 통해 출력하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법.
  17. 제 14항에 있어서,
    상기 출력된 실내 엔진음을 모니터링해 변화된 사운드 퀄리티 인덱스(Sound Quality Index)를 계산하고 다시 피드백 제어하는 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법.
  18. 제 14항에 있어서,
    상기 엔진소음특성정보는 엔진으로부터 진동, 연소압, 부스트압, 배기압 중 1개 이상의 엔진소음특성인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법.
  19. 제 14항에 있어서,
    상기 차량주행정보는 차속, 패달, 회전수, 주행모드 중 1개 이상의 엔진소음특성인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법.
  20. 제 14항에 있어서,
    상기 인공지능의 입력변수는 차량 사운드 특성, 운전자 요구 목표음색 및 운전자주행패턴 특성 중 1개 이상인 차량 사운드 퀄리티 인덱스 기반 인공지능 엔진음색 제어방법.
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