This paper describes an acoustic analysis of a Jing, Korean percussion instrument, according to different drive point and blow strength, and this analysis is focused on the softening and beat phenomena. Three kinds of blow strength (very strong, strong, and weak) and three locations of drive point (center, up, and right) are applied, and the spectrogram function built in Matlab is utilized to analyzing the softening and beat of target sounds. The stronger blow you drive to the center of the Jing, the more clearly softening is observed. Frequency shifting is increased proportionally to the blow strength and frequency and it is stand out on the harmonics in contrast with that of other partials. Beat of the Jing can be classified into the early beat and late beat. The beats by the outside driven Jing are distributed in wider frequency band than the beats by the center driven Jing. In addition, it is observed that the early beat is affected by few specific partials developed around harmonics for the center driven Jing.
In this paper, we propose a method to improve texture recognition performance from haptic acceleration signals representing the texture characteristics of object surface materials by using a Conformer model that combines the advantages of a convolutional neural network and a transformer. In the proposed method, three-axis acceleration signals generated by impact sound and vibration are combined into one-dimensional acceleration data while a person contacts the surface of the object materials using a tool such as a stylus , and the logarithmic Mel-spectrogram is extracted from the haptic acceleration signal similar to the audio signal. Then, Conformer is applied to the extracted the logarithmic Mel-spectrogram to learn main local and global frequency features in recognizing the texture of various object materials. Experiments on the Lehrstuhl für Medientechnik (LMT) haptic texture dataset consisting of 60 materials to evaluate the performance of the proposed model showed that the proposed method can effectively recognize the texture of the object surface material better than the existing methods.
In underwater signal processing, separating individual signals from mixed signals has long been a challenge due to low signal quality. The common method using Short-time Fourier transform for spectrogram analysis has faced criticism for its complex parameter optimization and loss of phase data. We propose a Triple-path Recurrent Neural Network, based on the Dual-path Recurrent Neural Network's success in long time series signal processing, to handle three-dimensional tensors from multi-channel sensor input signals. By dividing input signals into short chunks and creating a 3D tensor, the method accounts for relationships within and between chunks and channels, enabling local and global feature learning. The proposed technique demonstrates improved Root Mean Square Error and Scale Invariant Signal to Noise Ratio compared to the existing method.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.2
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pp.545-551
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2023
As digital information is readily available to everyone today, the adoption of digital evidence is increasing. However, it is virtually impossible to determine the authenticity of forgery in the case of a voice recording file that has gone through a sophisticated editing process along with the spread of various voice file editing tools. This study aims to prove that forgery, which is difficult to distinguish from the original file, is possible by using insertion, deletion, linking, and synthetic editing technologies in voice recording files. This study presents the difficulty of detecting forgery by encoding a forged voice file with the same extension as the original. In addition, it was shown that forgery detection is impossible if additional transition band deletion and secondary encoding are performed only for experiments in which features occurred. Through this, this study is expected to contribute to the establishment of more stringent evidence admissibility criteria for adopting voice recording files as digital evidence.
This study focused on the changes in the voices in determining the effects of speech training. This study aimed to make more visible and scientific evaluation of the changes in the voices among the substantial effects obtained from speech training. As a result, some objective differences from before the speech training could be found in the voice of every learner. Each learner showed gradual technical improvement in a variety of vocal elements, including resonance and timbre, accuracy of pronunciation, pause; that is, the voice became more powerful, more accurate pronounced, more pausing and more stable than before the speech training. This study determined if speech training could change a voice and the results are expected to help speech learners participate actively in speech training and see their speech ability improved.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.181-184
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2000
수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 신호 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 등으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속하게 되며 또한 임펄스성의 주변잡음 성분과 혼재하여 어느 토널이 연속적으로 탐지되는지가 모호하게 되는 경우가 많고 정밀하게 신호 성분만을 탐지, 추출하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 신호 성분만을 탐 지, 추출할 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.73-76
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2004
에밀레종은 서기 771년도(신라 혜공왕 7년)에 완성한 것으로 성덕대왕의 공적을 기리기 위해 34년간 주조(높이 3.663m, 최대지름 2.227 m, 무게 18.900, 두께 $7.7\~21.5m$)한 에밀레종의 과학성은 놀랄만하다. 외형도 미려하지만 종소리는 천, 지, 인을 뒤흔드는 신비감을 갖추고 있다. 에밀레 종소리는 끊어질 듯 이어지는 소리, 애끓는 소리, 심금을 울리는 소리 등의 특징을 갖는데 끊어질듯 이어지는 소리는 맥놀이 현상으로 나타난다. 지금까지 에밀레 종소리 규명에 대한 많은 연구가 있었다. 본 연구에서는 스펙트럼 분석을 통하여 에밀레 종소리에서 나타난 기본 주파수 64Hz, 168Hz, 360Hz, 480Hz 특성과 중년 남성의 목소리를 음성 분석기의 분석한 파형, 스펙트럼, 스펙트로그램으로 상호간의 비교 분석을 통하여 유사성을 규명하였다.
Lee Phil-Ho;Lim Ki-Hyun;Park Kyu-Chil;Yoon Jong Rak
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.491-492
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2004
선박의 수중방사소음은 다양한 기계류나 추진기 흑은 선체와 유체간의 상호 작용으로 인하여 여러 형태의 특성신호로 나타나며, 속력 종속적인 추진계통 신호 성분과 비종속적인 보기류 신호 성분이 혼재되어 다수의 신호성분으로 나타난다. 또한 토널 신호의 세기와 바다의 음향 전달 특성 등으로 인하여 신호가 미약하게 되거나 끊어져서 불연속하게 나타나기도 한다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 선박의 Tonal성 신호를 자동으로 탐지하고 분류하기 위해 스펙트로그램 상에서 연속되는 신호에 가중치를 주어 지속성 신호여부를 판별한 후에 정해진 임계치를 초과하는 성분을 Tonal로 선정하였으며, 선정된 Tonal 신호의 발생 기원이 속력 종속/비종속적인지를 자동으로 판별하는 알고리즘을 실제 선박 방사소음에 대해 적용한 결과에 대해 보고한다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2003.11a
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pp.141-142
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2003
본 논문에서는 이성간의 대화에서 여성을 상대로 이성에 대하여 관심이 있을 경우와 관심이 없을 경에 따른 성문 특성변화를 비교 연구하였다. 대화내용을 녹음한 음성신호의 분석을 거쳐 얻어낸 결과로부터 보면 여성은 자신이 관심을 갖지 않는 상대에 대하여서는 17.2% 미만의 응답을 보여주는 반면 관심이 있는 상대에 대하여서는 45.1% 좌우 또는 그 이상의 응답을 보여주고 있다. 대화 내용의 음성신호를 스펙트로그램으로 표현 하였을 경우 성문 특성의 변화는 매우 뚜렷하다. 주파수 측면으로부터 보면 여성은 관심 있는 이성과 대화할 경우 200Hz에서 450Hz 좌우의 기본 주파수 폭을 이루게 되지만 관심이 없는 상대에 대해서는 200Hz에서 320Hz 정도의 기본 주파수 폭을 나타내게 된다. 따라서 이성간 대화에서 이러한 성문 특성의 변화를 이용하여 상대방 호감도를 측정할 수 있는 제품 개발에도 본 논문에서의 연구내용이 용이하게 쓰일 것으로 예상하고 있다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.171-174
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2001
랩을 주로 하는 신세대 테크노 가수들의 음악을 들어보면 자막을 보지 않고서는 무슨 말인지 알아들을 수가 없다. 그들이 노래할 때 입 크기의 변화 없이 입술모양만 변화시키면서 발성하기 때문이다. 음성은 기본적으로 여기성분과 성도성분으로 구분할 수 있다. 성도는 인두강과 구강을 합쳐서 일컫는다 따라서 입 모양을 어떻게 하느냐에 파라서 같은 말이라도 명료성이 달라지게 된다. 본 논문에서는 이 명료성을 비교 평가하기 위해서 기존가수와 테크노 가수의 한 음절에 대한 지속시간을 비교하여 보았고 8Khz까지의 스펙트로그램을 비교하였다. 비교결과 기존가수가 신세대 테크노 가수에 비하여 말의 의사 전달에 있어서 명료하게 전달 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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