본 논문에서는 심리음향 모델(Psychoacoustic model) II와 MDCT를 이용한 고음질 오디오 포렌식 마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 에너지가 스펙트럼 마스킹 레벨보다 적은 서브밴드를 선택하여 콘텐츠 사용자의 핑거프린팅 코드를 삽입하는 포렌식 마킹 방법이다. 원 오디오 신호의 FFT 처리를 위한 2,048 샘플의 한 프레임 범위에서, 3개의 서브밴드를 선택하여 포렌식 마킹을 한다. 핑거프린팅 코드의 평균화 공격에 따른 공모코드의 100% 추적율을 갖는 범위에서, 한 프레임의 SNR을 측정하였다. 핑거프린팅 코드의 최저강도 0.1 삽입에서 SNR은 38.44dB 이며, 화이트 가우시안 노이즈의 강도 0.5가 추가된 SNR은 19.09dB로 제안된 오디오 포렌식 마킹 알고리즘은 핑거프린팅 코드의 마킹 강인성과 오디오 고음질이 유지됨을 확인하였다.
본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
MPEG-H 3D 오디오 표준은 UHDTV 등의 초고해상도 방송서비스에 대응하는 실감음향 서비스의 제공을 목표로 한다. 이를 위해 본 표준은 다채널 신호, 객체 신호, 장면 기반 신호의 부호화/복호화 기술과 다양한 재생 환경에서 3차원 오디오 제공을 위한 렌더링 기술, 후처리 기술 등 방대한 기술을 통합하였다. 본 표준의 참조 소프트웨어 복호화기는 여러 모듈들이 결합된 구조로 다양한 모드에서 동작이 가능하며, 각 모듈들이 독립된 실행파일로 순차적으로 실행되어 실시간 처리가 불가능하다. 본 논문에서는 MPEG-H 3D 오디오의 코어 복호화기, 포맷 변환기, 객체 렌더러, 바이노럴 렌더러의 각 함수를 동적 라이브러리화 및 통합하여 프레임 기반 복호화가 가능하도록 하였다. 또한 MPEG-H 3D 오디오의 각 모드별 연산량을 측정하여 다양한 하드웨어 플랫폼에서 적합한 모드를 선택하기 위한 참고 자료를 제공한다. 연산량 분석 결과, 한국 방송 표준에 포함된 저연산량 프로파일은 채널 신호로 렌더링을 할 경우 QMF 합성 연산의 2.8배에서 12.4배의 연산량을 가지며, 바이노럴 렌더링을 할 경우 QMF 합성 연산의 4.1배에서 15.3배의 연산량을 가진다.
본 논문에서는 신호의 파워에 따라 적응적 스텝 사이즈를 갖는 개선된 QIM(Quantization index modulation)과 SVM(Support vector machine) 디코딩 모델을 이용한 다중 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크는 주파수 크기 응답과 주파수 위상 응답에 QIM을 이용하여 삽입한다. 이는 주파수 크기 응답과 위상 응답에 강인한 공격이 다르기 때문에 양쪽 모두 삽입하여 강인성을 보완하기 위해서이다. 검출시에는 SVM 디코딩 모델을 사용하여 검출된 워터마크가 워터마크로서의 기능이 애매모호한 경우를 개선하여 검출 비율을 향상시킨다. 강인성 검증을 위해 11개의 공격을 사용하였고 그 결과 SVM 디코딩 모델을 사용하지 않은 기존의 다중 오디오 워터마킹 방법보다 훨씬 우수한 성능을 보였다. 특히 PSNR은 최대 7dB의 개선 효과를, BER은 10%의 개선 효과를 보인 것은 주목할 만한 결과이다.
MPEG-1 오디오 표준은 고음질 디지털 오디오 신호의 압축 알고리즘이다. 이 표준은 인코더와 디코더의 기능을 규정하고 있고, 인코더와 디코더 알고리즘의 복잡도와 성능에 따라 세 가지 다른 계층으로 분류된다. 본 논문에서는 MPEG-1 오디오 계층3(MP3) 디코더를 고정소수점 DSP인 TMS320C541 칩으로 구현하였다 MP3 알고리즘은 인간의 청각구조의 심리음향 특성을 이용하는 알고리즘으로 인간의 귀에 들리지 않는 주파수의 성분은 미리 제거함으로써 데이터의 량을 줄이면서 음질의 손실을 최대한 줄이는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 다이나믹 레인지가 매우 크기 때문에 고정 소수점으로 구현하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 가중 참조표를 적용하여 계산량을 줄이고 다이나믹 레인지 문제를 해결함으로써 고정 소수점 DSP칩을 이용하여 실시간 시스템을 구현하였다.
광대역 신호는 16 kHz로 표본화되어 50-7000 Hz로 밴드 제한된 신호를 말하며, 전화대역 음성 신호에 비해서 높은 자연성(naturalness)과 명료성(intelligibility)을 가진다. 이런 특징으로 광대역 부호화기는 화상회의, 디지털 AM 방송 및 고음질 음성통신 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 가변대역 특징을 갖는 광대역 음성 오디오 부호화기를 제안하였다. 제안된 부호화기는 대역분한 구조를 가진다. 저주파 대역은 전화대역 음성 부호화기로 많이 사용되고 있는 8 kbit/s ITU-T G.729나 보다 높은 전송률로 오디오 신호까지 처리할 수 있는 11.8 kbit/s ITU-T G.729 Annex E로 부호화한다. 고주파 대역은 청각 모델을 기반으로 한 파라미터 부호화 방법으로 부호화한다. 제안된 고주파 대역 부호화는 감마톤 필터뱅크(gammatone filterbank)를 이용하여 입력신호를 임계대역으로 분할한 후, 각각의 임계대역 신호를 양자화한다. 저주파 대역 부호화기와 고주파 대역 부호화기는 서로 독립되어 있으므로, 복호화기에서는 채널 조건에 따라 전화대역 합성신호와 광대역 합성신호를 선택할 수 있는 특징이 있다. 성능 평가 결과, 제안된 부호화기는 낮은 전송률과 짧은 지연 시간으로 음성과 오디오 신호 모두에 대해 ITU-T G.722.1 24 kbit/s와 동등한 음질을 제공한다는 것을 확인하였다.
MPEG-2 AAC는 이미 보다 진보한 차세대 기술로 표준화가 이루어 졌다. AAC는 96-128kbps/stereo에서 CD 음질의 오디오 신호를 표현한다. 본 논문은 고음질의 MPEG-2 AAC LC Profile 부호화기 구현에 관하여 논하였다. 공통 스케일펙터와 무손실코딩은 각각 $45\%$와 $27\%$의 TMS320C30 명령어 이득을 가져왔다. 구현된 부호화기는 프로그램 메모리 7.5 kWords, 데이터 롬 18kWords, 데이터 램 92kBytes를 사용한다. 주관적 음질평가결과는 96kbps 스테레오에서 얻어진 AAC 부호화기 음질이 MP3 128kbps 스테레오에서 얻어진 것과 동일한 음질을 가짐을 보여준다.
본 논문에서는 방송 오디오에서로부터 화면해설 삽입을 위한 비 대사 구간 검출 방법을 제시한다. 방송 오디오에서의 대사와 비 대사 구간을 분류하기 위해서는 대사와 배경 음악 등 다양한 종류의 소리가 혼합되어 있는 스테레오 신호로부터 음성 활성 여부의 검출이 우선되어야 한다. 본 논문에서는 방송 오디오 제작과정을 파악함으로써 신호의 채널 특성 분석 결과를 대사 음성 활성 여부 검출에 적용한다. 본 논문에서 제안하는 비 대사 구간 검출 방법은 방송 오디오의 센터채널과 서라운드 성분 간의 에너지 비율을 추가적인 오디오 특징으로 이용하여 센터채널의 음성 활성도와의 결합을 통해 성능 향상을 이루어 낸다. 또한, 실제 화면해설 방송물의 분석을 통해 생성한 규칙 기반의 후처리를 통해 화면해설 삽입이 가능한 비 대사 구간을 검출한다. 이를 실제 방송 컨텐츠를 대상으로 한 실험을 통하여 검증한다.
본 논문은 오디오 데이터의 인덱싱과 검색을 위해 DWT를 이용한 방법을 제안하였다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 다양한 특성 때문에 좋은 검색 효율을 위한 인덱스를 구성하기가 쉽지 않다. 신호 및 영상처리에서 각광받고 있는 DWT를 이용한 인덱스는 웨이블렛 변환이 가지고 있는 여러 특징들로 인해 데이터를 블록으로 나누지 않은 상태에서의 인덱싱과 검색을 가능케 한다. 즉 웨이블렛의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주과 부문에서 고주파 부분은 String Watching 기법으로 블록을 결정하고, 저주파 부분은 결정된 블록에 대해서 세부적인 비교를 한다. 실험은 적절한 비교 계수를 결정하기 위한 실험과, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화를 보여준다. 마지막 결론에서는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 발전방향과 응용에 대해서 서술한다.
디지털방송, DAB 등과 같은 디지털 오디오 방송 서비스를 위한 디지털 시스템을 설계하기 위해서는 오디오 음질을 평가하기 위한 방법이 필수적이다. 기존의 방식은 인간의 귀를 이용한 주관적 방식을 이용함으로서 많은 시간과 비용을 들이게 되며, 음질평가를 하는 사람의 주관적 의견에 많이 좌우하게 된다. 그러나 최근 ITV-R에서는 오디오 음질의 객관적 평가를 위한 BS.1387(PEAQ)를 제안함으로 많은 시간과 비용을 절감하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻게 되었다. PEAQ는 인간의 귀에서의 신호의 처리과정과 인식과정을 심리음향모델과 인식모델로 분리하여 구성함으로써 주관적 평가의 SDG(Subjective Difference Grade)에 대응하는 ODG(Objective Difference Grade)를 구하게 된다. 본 논문에서는 이러한 PEAQ의 심리음향 모델과 인식 모델을 원리와 과정을 평가 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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