• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.600-605
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• 2020

본 논문에서는 청각 장애인을 위한 소리 감지 홈 모니터링을 위해 다채널 다중 스케일 신경망을 사용한 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 홈 내의 여러 무선 마이크 센서들로부터 높은 신호 품질을 갖는 두 개의 채널을 선택하고, 그 신호들로부터 도착신호 지연시간, 피치 범위, 그리고 다중 스케일 합성 곱 신경망을 로그멜 스펙트로그램에 적용하여 추출한 특징들을 양방향 게이트 순환 신경망 기반의 분류기에 적용함으로써 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시킨다. 검출된 사운드 이벤트 결과는 선택된 채널의 센서 위치와 함께 텍스트로 변환되어 청각 장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 시스템의 사운드 이벤트 검출 방식이 기존 방식보다 우수하며 청각 장애인에게 효과적으로 사운드 정보를 전달할 수 있음을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.86-92
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• 2018

본 논문에서는 디지털 음성 신호의 부호화 이력을 검출하는 방법을 제안한다. 음성 신호를 디지털 방식으로 전송 또는 저장할 때 데이터양을 줄이기 위해 부호화한다. 따라서 음성 신호 파형이 주어질 때, 해당 신호가 원본인지 부호화된 신호인지 판단하고, 만일 부호화 되었다면 부호화 횟수를 검출하는 부호화 이력 검출 과정이 필요하다. 본 논문에서는 12.2kbps 비트율의 AMR 부호화기에 대하여 원본, 단일 부호화, 이중 부호화 여부를 판단하는 부호화 이력 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 음성 신호에서 음성 고유의 특성 벡터를 추출하고, 해당 특성 벡터를 심층 신경망으로 모델링 하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 특성 벡터가 일반적인 스펙트로그램으로부터 추출한 특성 벡터보다 우수한 부호화 이력 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.85-95
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• 1996

본 논문에서는 음성 신호의 시간축 변화에 널리 사용되고 있는 SOLA(Synchronized Over-Lap and ADD)기법을 사용하여 더빙된 신호를 본래의 음성 신호와 시간적으로 일치시키는 기법을 제안하였다. 방송 녹음의 경우, 큰 레벨의 배경 잡음등으로 인하여 스튜디오에서의 재녹음이 필요한 경우가 발생하게 된다. 이러한 재녹음 신호는 원래의 녹음 시간과 비교하여 대략 200msec의 시간차이를 갖게 되며, 이러한 시간차이는 화면과 음성과의 합성시 입모양이 서로 불일치하는 현상을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 먼저 에너지궤적을 통해 원녹음 신호와 더빙 신호간의 어절 시작점을 서로 일치시키고, 어절내의 음소 위치를 동기화시키기 위하여 LPC 켑스트럼 분석과 DTW(Dynamic Time Warping)을 적용하였다. 음소가 서로 일치하는 지점은 원래의 녹음 신호와 더빙된 신호간의 LPC켑스트럼 자승 오차가 취소로 되는 지점을 탐색함으로서 결정된다. 음성의 합성시에는 인접 프레임간의 위상 관계가 서로 일치하도록 SOLA 방법을 사용하였다. 컴퓨터를 이용하여 모의 실험을 수행한 결과, 제안된 알고리즘을 통해 시간축 보정된 음성 신호는 음성 파형, 스펙트로그램 및 청취상으로 원래의 녹음 신호와 시간적으로 서로 일치함을 확인할 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권1호
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• pp.18-24
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• 2015

철도 시설물의 상태를 종합적으로 동시에 검측하고 건전성 평가가 가능한 고속 종합검측시스템을 위해 열차의 위치검지 정보는 필수불가결하다. 본 논문에서는 위치검지를 위한 위치 기술중 관성센서의 측정과 분석에 대해 다룬다. 관성센서의 가속도 정보와 각속도 정보에 대해 진폭과 주파수 관점에서 분석하였고, 진동 및 열차 동역학에 대한 검토도 이루어졌다. 이러한 검토 결과와 GPS 정보를 이용하여 호남선 나주역부터 일로역까지 한국형 틸팅열차의 위치검지를 수행하였다. 이와 같은 센서 측정치와 열차의 거동에 대한 동기화된 분석은 열차위치검지 시스템의 설계와 성능 향상에 도움을 줄 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.37-46
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.1092-1096
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• 2009

영어와 한국어의 차이점 중의 하나는 한국어에서는 똑같은 자음이 앞 음절의 종성과 뒤 음절의 초성으로 나와서 겹자음이 될 수 있으나 영어에서는 이것이 불가능하다는 것이다. 그러므로 영어를 배우는 한국 학생들은 영어에서 summer와 같이 겹자음 철자를 포함하는 단어들을 발음할 때 철자의 겹자음을 모두 발음하는 오류를 흔히 보인다. 따라서 본 예비 연구에서는 한국 학생들이 영어 겹자음 철자를 어떻게 발음할 뿐 만 아니라 인지하는지 살펴보기 위해서 영어 겹자음과 단자음의 유사 최소변별쌍으로 구성된 36개의 실제어를 20명의 대학생이 듣고 발음하는 인지와 발화 실험을 실행하였다. 실험 결과 한국 학생들은 단자음 철자를 인지하거나 발화할 때는 각각 78.6%와 76.1%의 비교적 높은 정확율을 보이는 반면에 겹자음 철자을 인지하거나 발화할 때는 각각 55.3%와 61.7%의 낮은 정확율을 보임으로써, 영어 겹자음 철자를 더 길게 인지하고 또한 더 길게 발음하는 오류를 보였다. 또한 한국학생들의 발화를 스펙트로그램을 통해서 분석함으로써 영어 단자음 철자보다는 겹자음 철자에서 더 많은 발화오류를 일으키는 것도 보여주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.244-251
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• 2014

본 논문에서, 가스절연개폐장치(GIS)의 정상상태와 비정상상태에 대해 예방진단기술을 이용하여 자세하게 서술하였다. 이 기술은 지능형 GIS 감시시스템에 의해 저장된 GIS의 데이터의 분석과 진단에 근거한다. GIS음의 파형은 방전과 자체내의 코로나 방전음에 의해 발생되는 것으로 잡음과 비슷하다. 그러므로, 본 논문에서, GIS음의 정상 상태와 비정상 상태로 분류하는데, 정상과 비정상 상태를 레벨교차율(LCR)과 스펙트로그램 에너지비율로 이용하여 구분하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권3호
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• pp.48-55
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• 2001

가산적이고 비정상적인 잡음을 줄이는 새로운 방법이 제안되었다. 본 방법은 잡음에 대한 정보나 묵음구간에서의 잡음추정을 필요로 하지 않는다. 잡음처리는 각 시간 프레임에서 주파수대역을 기본으로 하여 수행된다. 어떤 프레임에서 특정한 주파수대역이 음성이 우세한지 혹은 잡음이 우세한지에 대한 결정과 인간청각기의 매스킹 성질을 기반으로 하여, 적절한 양의 잡음을 주파수 차감법을 이용하여 제거한다. 제안된 방법은 다양한 환경에서 (자동차 잡음, Fl6 잡음, 백색 잡음, 핑크 잡음, 탱크 잡음, 혼선잡음) 성능평가가 이루어졌다. 그리고 일반적인 주파수차감법과 비교하여 세그멘탈 신호대 잡음비 (SNR)를 구하고, 시각적 측정 척도인 스펙트로그램과 듣기평가를 통해, 음성왜곡은 줄이면서 효과적으로 잡음을 줄일 수 있음을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.78-83
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• 2000

수동 소나 시스템에서는 수중 소음원에 대한 신호처리 과정을 수행하여 토널 및 주파수선의 신호 성분으로부터 신호 세기 대역폭, 토널 개수, 토널간의 상호 관계둥의 다양한 특징인자를 분석, 비교하여 표적을 식별하게 되며, 표적 식별율을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하여야 한다. 그러나 수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 협대역 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 둥으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속적으로 나타날 뿐 아니라 임펄스성의 주변잡음 성분과 복합적으로 존재하므로 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 주파수선의 신호 성분만을 탐지, 추출한 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안하였으며, 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.454-460
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• 2020

음성인식 기능을 제공하는 인공지능 비서들은 정확도가 뛰어난 클라우드 기반의 음성인식을 통해 동작한다. 클라우드 기반의 음성인식에서 시작 단어 인식은 대기 중인 기기를 활성화하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 공개 데이터셋인 구글의 Speech Commands 데이터셋을 사용하여 스펙트로그램 및 멜-주파수 캡스트럼 계수 특징을 입력으로 하여 모바일 기기에 대응한 저 연산 시작 단어 검출을 위한 합성곱 신경망의 성능을 비교한다. 본 논문에서 사용한 합성곱 신경망은 다층 퍼셉트론, 일반적인 합성곱 신경망, VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, MobileNet이며, MobileNet의 성능을 유지하면서 모델 크기를 1/25로 줄인 네트워크도 제안한다.