스펙트럴 모델링 합성 (Spectral Modeling Synthesis, SMS)은 뮤지컬 사운드 모델링을 위한 강력한 툴로써 사용되어 왔다. 이 기술은 사운드를 결정적 (deterministic) 성분과 통계적 (stochastic) 성분의 조합으로 간주한다. Deterministic 성분은 크기 (amplitude), 주파수 (frequency), 위상 (phase) 함수에 따른 사인파의 연속으로 표현되는 반면, stochastic 성분은 백색 잡음 (white noise)으로 자극된 시간 변화 필터로서 동작하는 크기 스펙트럼 엔블로프 (spectrum envelop)의 연속으로 표현된다. 이러한 표현들은 원음의 모든 지각적인 특징들을 활용해 합성된 사운드를 구현 가능케 한다. 하지만, 고래 소리와 같은 복잡한 사운드에 대해 기존의 SMS를 사용할 때 연속적인 프로임에 있는 부분 주파수가 다른 경우 결정적 성분에서 상당한 위상 변화가 발생한다. 왜냐하면 기존의 SMS는 사운드의 결정적 성분을 합성하기 위해서 계산된 위상을 이용하기 때문이다. 그 결과 기존의 SMS는 높은 주파수 영역에서 원래 스펙트럼과 합성된 스펙트럼 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 SMS를 제안한다. 제안하는 SMS는 결정적 성분을 합성하기 위해 원래 주파수 정보를 이용할 뿐만 아니라 주파수 영역에서 복잡한 잔재 (residual) 스펙트럼을 계산함으로써 원음과 합성음 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공한다. 다양한 고래 소리 합성을 모의 실험한 결과, 제안된 방법은 시간 및 주파수 영역에서 기존의 SMS와 유사한 성능을 보였다. 하지만, 제안된 방법은 기존의 SMS보다 스펙트럼 매칭에서 더 좋은 성능을 보였다.
PC의 내장 사운드 카드를 이용하여 음향학 탐구학습을 수행하였다. 사운드 카드는 함수발생기와 오실로스코프에 비해 가격이 저렴하고 학생들의 접근이 용이하다는 장점이 있다. 학생들은 다양한 음향 현상에서 발생하는 소리를 사운드 카드를 이용하여 녹음하고 주파수 스펙트럼을 분석하였다. 소리굽쇠의 맥놀이, Rijke 관에서의 음의 발생, 물을 따를 때에 나는 소리 변화, 소리로 포도주잔 깨기 및 포도주 병마개를 딸 때에 발생하는 소리 등의 현상을 정량적으로 분석하면서 소리의 중첩, 공진 및 정상파에 대한 탐구를 수행하였다.
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.
본 논문에서는 TMS3320F2812 신호처리기를 이용하여 가야금과 태평소의 사운드 엔진을 구현하였다. Commuted Waveguide Synthesis (CWS) 기반의 가야금과 태평소 모델을 신호처리기에 탑재하고 악기 선택 버튼을 두어 해당 악기의 사운드 샘플을 매 일정 시간마다 합성하도록 하였다. 합성음은 SPI 통신을 이용하여 DAC로 전송되며 오디오 인터페이스를 거쳐 스피커를 통해 재생된다. 합성 모델의 지연 라인은 합성음의 피치를 조절하는데, 이 지연라인의 길이를 결정하기 위해 GPIO를 이용하여 한 샘플을 합성하는데 필요한 시간을 측정하였다. 가야금은 $28.6{\mu}s$, 태평소는 $21{\mu}s$가 소요되었다. 태평소와 가야금의 동시 발음수를 고려하였을 때 태평소는 동시 발음수 1을 가지므로 $21{\mu}s$, 가야금은 일반적으로 동시 발음수가 2이므로 $57.2{\mu}s$의 연산시간이 필요하다. 이는 실시간 연주가 충분히 가능한시간이다. 제안한 사운드 엔진의 경우, 인터럽트 서비스 루틴에서 각 사운드 샘플의 합성과 DAC로의 전송이 일어난다. 인터럽트 서비스 루틴은 시스템의 안정성을 보장하기 위해 타이머의 주기 매칭 이벤트를 이용하여 $60{\mu}s$마다 주기적으로 호출된다. 이와 같이 합성된 음을 녹음하여 원음과 스펙트럼으로 비교한 결과, 가야금은 원음과 매우 유사한 음을 합성할 수 있었고, 태평소는 '무(無), 황(黃), 태(太), 중(仲)' 음을 제외한 나머지 음에 대해서 태평소의 음색을 잘 표현하는 음을 합성 할 수 있었다.
본 논문에서는 소의 목 넘김 소리를 이용하여 소의 사료 섭취량을 측정할 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 목 넘김 소리를 측정하기 위해 소의 목에 부착한 웨어러블 장치를 통해 녹음을 하게 되는데, 목장 사육환경에 따라 많은 소음이 함께 녹음되어진다. 이처럼 백색 잡음(white noise)이 섞여 들어간 원시 사운드 데이터를 스펙트럼화 하고, 필터를 이용한 신호 변환을 통하여 백색 잡음을 제거할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 통해 사료 섭취량을 측정할 수 있도록 하였다. 제안된 백색 소음 제거 방법을 통하여 소의 목 넘김 소리만을 추출하는 것이 가능하였고, 이를 통하여 소의 목 넘김 횟수 측정이 가능하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 통하여 손쉽게 소의 사료섭취량을 측정할 수 있게 됨으로써 발정기 예측, 건강관리, 그리고 사료 관리 등이 효율적으로 이루어질 수 있게 되었다.
본 논문에서는 스펙트럼 성형기법을 이용한 멀티미디어 콘텐츠 명료도 향상 알고리즘을 제안한다. 영화, 동영상과 같은 오디오-비주얼 미디어 콘텐츠에서 다이얼로그는 영상의 내용을 이해하기 위한 중요한 요소이다. 하지만 종종 영상내의 효과음, 배경음악 등과 같이 함께 믹싱 된 오디오 성분에 의해 중요한 정보를 지닌 다이얼로그의 명료도가 떨어지는 문제점이 제기되어왔다. 뿐만 아니라 멀티미디어 콘텐츠의 이용 환경이 다양해지면서 청자의 주변 환경 또한 오디오 볼륨에 영향을 미치는 요소가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상의 중요 단서를 담고 있는 사운드트랙의 음성 성분 명료도를 높이고자 한다. 제안된 알고리즘은 먼저 영상의 스테레오 오디오 신호에서 음성 존재 확률(Speech Presence Probability)을 이용한 소프트 마스커를 통해 다이얼로그 성분을 검출한다. 추출된 다이얼로그 성분은 스펙트럼 성형 기법을 적용하여 명료도에 중요한 영향을 미치는 고주파대역의 성분을 증폭시키는 등 음성 신호 스펙트럼의 에너지를 재분배하여 신호의 명료도를 향상 시켰다. 마지막으로 크기 정규화 과정을 통해 프로세스 전과 후의 전체 오디오의 파워를 동일하게 유지함으로써 증폭으로 인한 스피커의 오디오 포화(saturation)를 방지하였다. 실험을 통해 본 알고리즘이 동일한 오디오 볼륨에서 영상의 명료도를 향상시킴을 확인 할 수 있었다.
코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교 실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다.
본 논문에서는 제작한 가상현실 게임의 소개와 적용기술에 대해여 논한다. HTC VIVE를 이용하여 강력한 주요 게임 개발엔진 중 하나인 Unreal engine4를 이용하여 쉽게 접근 할 수 있는 VR 리듬게임 구현을 목적으로 한다. 플랫폼의 한계의 벗어나 HUD로 좀 더 현실감과 몰입을 요구하는 게임개발을 목표로 리듬감 증진 혹은 운동효과도 기대할 수 있다. 사운드 플러그를 이용하여 주파수별 스펙트럼을 시각화하여 재생되는 음원중 스펙트럼 값이 조건을 만족하면, 노트가 자동으로 생성되고 일정 시간이 경과한 후 사라지거나, 플레이어가 타격하여 점수를 획득 하는 방식으로 진행되며, 플레이어가 노트를 맞을 경우 체력값이 단계별로 낮아져 게임이 종료된다. 더 많은 곡과 맵을 추가하여 흥미소요를 늘릴 수 있으며, 단순타격이 아닌 조건이나 임무를 부여 다양성과 복잡함을 추가해 낮은 접근성과 높은 정복성을 가질 수 있다.
본 논문에서는 오디오 정보 분석을 이용하여 골프 통영상을 자동 색인하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 입력되는 골프 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 연속적인 오디오 스트림을 Adaboost Cascade 분류방식을 통하여 스튜디오 환경에서의 아나운서의 음성구간, 선수이름이 TV 화면에 소개 될 때 수반되는 음악구간, 선수들의 플레이에 따라 반응하는 관중들의 박수 및 환호성 소리구간, 필드에서의 레포터의 음성구간, 바다나 바람 등의 필드환경 잡음 사운드구간 등의 5가지 구간으로 분류한다. 그리고 드라이브 샷, 아이런 샷과 퍼팅 샷 시에 발생하는 스윙 사운드는 onset 검출과 변조스펙트럼 검증 방법을 통해 검출되며, 관객의 박수 소리 구간과 결합하여 액션 및 하이라이트를 효율적으로 색인할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 간단한 연산을 통해 의미를 지니고 있는 기본구조들을 검출하기 때문에 골프 동영상에서 사용자가 원하는 부분을 빠르게 브라우징하는 임베이디드 시스템에 적용가능하다.
물리적 모델링 기반 음 합성 알고리즘은 음 합성 시 많은 연산량을 요구하며 이는 실시간 음 합성을 저해한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 물리적 모델링 기반 현악기 사운드 엔진을 멀티코어 프로세서에 구현하고, 사운드 엔진을 위한 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 제안한다. 대상 현악기의 단위음을 합성하기 위해 각 프로세싱 엘리먼트 (processing element, PE)당 합성하는 샘플 (sample-per-processing element, SPE) 수를 변화시키는 실험을 통해 시스템의 성능 (system performance), 시스템 면적 효율 (area efficiency), 에너지 효율 (energy efficiency)을 각각 측정하고, 측정된 결과를 바탕으로 최적의 멀티코어 프로세서 구조를 선택하였다. 모의실험 결과, 어쿠스틱 기타는 SPE가 5,513과 2,756일 때 가장 높은 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였으며, 클래식 기타는 SPE가 22,050과 5,513일 때 시스템 면적 효율과 에너지 효율이 가장 높았다. 또한 이를 이용하여 44.1 kHz의 샘플링율을 갖도록 대상 악기의 단위음을 합성한 결과 원음과 스펙트럼에서 매우 유사함을 확인할 수 있었고, 울산대학교 대학원생 및 교수 10명을 대상으로 실시한 MUSHRA 주관 청취 테스트에서도 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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