머리전달함수(HRTF)가 정확하더라도 사람의 얼굴이 움직이게 되면 실제 머리전달함수와 미리 측정한 머리전달 함수가 달라져 입체음향 시스템의 성능이 저하되므로 정확한 얼굴의 회전각이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 정확한 머리전달함수의 입력을 위해 사람 얼굴의 회전각을 추정하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴을 검출한 후 전처리 작업을 통해 눈의 바깥쪽 경계면과 안쪽 경계면을 검출한다. 그리고 검출된 두 개의 경계면의 비를 이용하여 얼굴의 회전각을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존에 방법들에 비해 적용 범위가 넓음을 실험을 통해 알 수 있었다.
수치해석 방법을 이용하여 실험으로 구한 머리전달함수 (Head Related Transfer Function: HRTF)를 컴퓨터 시뮬레이션으로 대치하고, 청취자의 머리 주변에서의 음장을 가시화하는 방법에 대해 다룬다. 본 논문에서는 경계요소법 (Boundary Element Method)과 무한요소법 (Infinite-Finite Element Method)의 두 가지 방법을 이용한다. 지금까지는 더미헤드 (Dummy-Head)등을 이용한 실험으로 머리전달함수를 구하였는데 이 실험에는 상당한 시간과 장비가 필요하다. 3차원 레이저스캐너를 이용하여 KEMAR 더미헤드의 형상을 측정하고 이것을 여러 다른 요소 수를 가지는 경계요소모델 및 무한요소모델로 변환하여 머리전달함수를 계산하고 모델의 요소 크기와 적용 가능한 주파수 대역과의 관계에 대해 분석한다. 측정을 통해 구한 머리전달함수와 비교하여 모델을 검증하고 음향학의 상반원리를 적용하여 머리전달함수의 데이터베이스를 구한다. 또한 몇 가지 가상음향 시스템에 대한 음장해석을 통해 주파수 및 시간영역에서의 음장을 가시화한다.
본 논문에서는 2 채널 입체음향 시스템을 효율적으로 구현하기 위하여 고차의 FIR 필터로 구현된 머리 전달함수를 저차의 IIR 필터로 근사시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 균형화모델감소법의 개념을 바탕으로 한다. 근사화된 머리전달함수를 헤드폰을 통해 바이노럴 사운드로 재생하면 입체음향이 구현된다. 더미 헤더의 머리전달함수를 512차 FIR 필터에서 32차 IIR 필터로 근사화하여 기존의 머리전달함수와 성능을 비교한다. 이를 위해 10명을 대상으로 음상 정위에 대한 실험을 한다. 실험은 컴퓨터 시뮬레이션과 TMS320C32를 이용한 하드웨어 실험을 병행한다. 실험을 통해 기존의 FIR 필터를 사용한 경우와 같이 IIR 필터로 근사화된 머리전달함수를 사용한 경우도 동일하게 인지되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 입체음향을 2채널로 재생할 때 이동음이 부드럽게 생성되도록 하는 방법에 대해 연구한다. 일반적으로 이동음 효과 생성을 위해 머리전달함수(Head Related Transfer Function : HRTF)의 주파수 영역에서의 보간을 사용한다. 하지만 특정 점에서 측정된 머리전달함수를 이용하여 이동하는 음을 생성하기 때문에 클릭음 발생, 보간 특성의 변화 등의 문제점이 발생하게 된다. 이 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동음의 궤적 상에 있는 머리전달 함수들을 그룹화하여 이동음의 구현에 사용한다. 위와 같은 방법으로 구현된 이동음의 성능 평가 결과 보다 자연스러운 이동음이 생성되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 머리 전달 함수에 대한 새로운 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 각 방위각에 대한 머리 전달 함수의 충격파 응답이 인접 방위각에 대한 시간 지연된 충격파 응답의 선형 보간으로 주어진다고 가정하였다. 각 방위각에 대한 충격파 응답의 시간 지연은 방위각, 머리의 물리적 형태, 음원과 머리의 거리 정보를 이용하여 추정될 수 있는 귀와 음원간의 전파시간과 최소 자승 오차를 갖도록 하는 교정값의 합으로 주어진다. 또한 제안된 모델에서는 보간 시 방위각의 간격을 고정 간격이 아닌 가변 간격으로 하였으며 본래 충격파 응답과 보간된 충격파 응답이 본래의 충격파 응답과 비교하여 청취 상으로 큰 차이가 느껴지지 않고, 보간에 필요한 충격파 응답의 재수가 최소화되는 조건을 만족하도록 결정하였다. 제안된 보간 모델의 유용성을 검증하기 위하여 더미 헤드 및 3명의 사람으로부터 측정된 머리 전달 함수에 대해 제안된 보간 모델을 적용하였다 머리 전달 함수는 0도의 고도각을 갖는 수평면을 5도 간격의 방위각으로 분할한 총 72개가 사용되었으며, 실험 결과 전체 머리 전달 함수 중 단지 $30\sim40%$ 만을 사용하고 나머지는 보간에 의해 얻어진 머리전달 함수를 사용하더라도 청취상의 음원의 위치가 변동되지 않음을 알 수 있었다.
3차원 공간에서 음원으로부터 사람의 귀로 음향적인 전달 과정을 표현하는 머리전달함수는 사람이 음원의 위치를 판단할 수 있는 중요한 정보를 포함하고 있으며, 이를 이용하여 실질적으로는 존재하지 않는 음원을 근사적으로 생성할 수 있다. 그러나 각 청자에 특화되지 않는 머리전달함수를 사용함으로 인해 전후 방향이나 상하 방향의 혼동이 발생하게 되어 음상정위 성능이 저하된다. 이 논문에서는 머리전달함수를 통해 생성된 입체음향을 인간의 청각 특성을 사용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 머리전달함수가 적용된 사운드 신호의 전역 마스킹 값을 계산한 후, 청자에게 크게 영향을 미치는 주파수 대역만을 추출하여 이를 강조함으로서 각 방향에 해당하는 인지 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법의 성능을 청감테스트를 통해 증명하였다.
본 논문에서는 FIR 필터를 IIR 필터로 근사시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 균형화모델감소법의 개념을 바탕으로 한다. 더미 헤더의 머리전달함수를 32차 IIR 필터로 모델링한다. 근사화된 머리전달함수를 해드폰을 통해 바이노럴 사운드로 재생하면 입체음향이 구현된다. 컴퓨터 시뮬레이션과 DSP 보드를 병행하여 실험하였다. 10명의 피실험자를 대상으로 한 실험을 통해 기존의 FIR 필터를 사용한 경우와 같이 IIR 필터로 구현한 근사화된 머리전달함수를 사용한 경우도 동일하게 인지된 것을 확인할 수 있었다.
최근 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 등을 제공하는 멀티미디어 장치에서 2개의 스피커나 헤드폰을 이용하여 3차원 입체 음향효과를 내고자 하는 가상 입체음향 기법에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 가상 입체음향 기법 중 가장 대표적인 것으로는 소리가 음원으로부터 청자의 두 귀에 이르는 정보를 포함하고 있는 머리전달함수를 사용하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 혼돈원추 상에서 음상정위의 혼돈을 주게 됨으로서 입체감이 저하된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 인간의 청각특성에 따른 여기에너지를 이용하여 현실감있는 입체음향을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 서로 대칭되는 각 머리전달함수의 여기에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 비율을 추출한 후 앞방향에 해당하는 머리전달함수의 저주파 영역을 보상해줌으로서 스펙트럼 특성을 부각시키는 새로운 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통하여 제안한 방식이 기존의 방법보다 방향감을 개선시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3D사운드 생성 기술 중 대표적인 방법인 원음에 HRTF(머리전달함수)를 콘볼루션(convolution)하는 방식으로 음상정위 모듈을 구현하였으며 음장감을 부여하기 위하여 잔향(reverberation) 효과를 추가하고 크로스토크 현상을 제거하기 위하여 트랜스오럴 필터를 추가하였다. 본 논문에서는 sampling rate conversion을 사용하여 decimation과 interpolation을 수행하여 44.1KHz의 sampling rate로 된 coefficient를 downsample하거나 upsample한 HRTR(머리전달함수)를 사용하여 콘볼루션(convolution)을 수행했다. 본 논문에서는 3D사운드 생성과정에서 필요한 연산과정을 최소화하여 일반 PC의 computing power로도 sampling rate conversion된 데이터를 처리하여 줄 수 있는 알고리즘을 제시하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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