• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권7호
• /
• pp.470-480
• /
• 2010

이러닝 콘텐츠에는 시각자료와 함께 다양한 청각자료를 포함하고 있음에도 불구하고 그동안 학습자료에서 청각정보 설계에 대한 연구는 극히 제한적으로 이루어져 왔다. 청각정보의 한 유형인 비음성 사운드가 학습자들에게 피드백 제공 및 행위유도를 즉시적으로 할 수 있다는 장점을 감안한다면 비음성 사운드의 체계적 설계가 요구된다. 이에 본 논문은 다차원척도법을 활용하여 학습자들이 이러닝 콘텐츠에 설계된 비음성 사운드를 어떠한 방식으로 인식하고 있는지를 경험적으로 탐색하는 것을 목적으로 수행되었다. 한국교육학술정보원에서 제공하는 이러닝 콘텐츠에 설계된 비음성 사운드 중 대표성이 있는 11개의 비음성 사운드가 선정되었다. A 대학교 3학년 학생 66명을 대상으로 11개의 비음성 사운드들 간의 유사 정도에 대해 응답하도록 하였고 그 결과가 다차원 공간에 표현되었다. 연구결과, 학습자들은 비음성 사운드의 길이와 비음성 사운드가 전달하는 긍정적 혹은 부정적 분위기에 따라 비음성 사운드를 구분하여 인식하고 있는 것으로 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.591-599
• /
• 1999

연구개에 결함이 있는 사람의 발음은 부적절한 비음이 섞이게 되어 과비음성 비음이 되어 연구개를 복원해주는 시술을 하게 되는데, 과비음성 비음을 정량적으로 측정할 수있다면 시술 결과를 객관화 할 수 있게 된다. 현재 임상적으로 사용되고 있는 방법들은 관혈적이거나 고가의 장비를 필요로 한다. 본 논문에서는 비음의 특징인 스펙트럼에서 zero 의 존재와 비강에 의한 포만트의 존재 사실, 그리고 선형 예측 모델을 이용하여 마이크로폰과 사운드 카드가 장착된 PC로 구현할 수 있는 새로운 과비음성 비음 추정 알고리즘을 제안하였다. 음성 신호의 스펙트럼에 zero가 존재하는 경우, 낮은 차수(order)의 선형 예측 모델이 그 음성을 발음한 성도 시스템에 정확히 적용되지 않는다는 점을 이용하여, 같은 음성에 대한 높은 차수의 선형 예측 모델과의 차이를 이용해서 과비음성의 정량화를 시도했다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘은 기존의 Teager Operator를 이용한 알고리즘에 비해서 Nasonmeter 의 측정결과와 더 높은 통계적 상관관계를 보여주었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.143-148
• /
• 2016

깊은 신경망은 데이터의 특성을 효과적으로 나타낼 수 있는 방법으로 최근 많은 응용 분야에서 활용되고 있다. 하지만, 제한적인 양의 데이터베이스는 깊은 신경망을 훈련하는 과정에서 과적합 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 풍부한 양의 음성 혹은 음악 데이터를 이용한 전이학습을 통해 제한적인 양의 사운드 이벤트에 대한 깊은 신경망을 효과적으로 훈련하는 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통해 제안하는 방법이 적은 양의 사운드 이벤트 데이터만으로 훈련된 깊은 신경망에 비해 현저한 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.393-407
• /
• 2020

불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.