• 한국통신학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.127-137
• /
• 1988

본 논문에서는 디지털 오디오시스템의 제어정보 추출방식을 제안하고 디지털 오디오시스템의 서브코드 형식과 제어신호에 대하여 기술하였다. 디지털 오디오시스템으로부터 추출한 제어신호를 마이크로프로세서에 의해 해석하여 CRT제어기를 통하여 화면에 표시하기 위한 통신방식을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2012

최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.453-463
• /
• 2013

본 논문은 음악의 코러스(chorus) 구간을 자동으로 추출하는 기법 및 시스템에 대하여 다루었다. 코러스 구간을 자동으로 추출하는 음악 요약 기술은 방대한 음악 데이터베이스에서 특정 음악 검색을 용이하게 할 수 있으며, 온라인 스트리밍 서비스에서 샘플 음악을 생성할 때 사용될 수 있다. 이를 구현하기 위해, 기존의 알고리즘들은 2차원 유사도 행렬, 확률모델, 신경망모델, 템포 특징 벡터, 클러스터링 기법 등을 적절히 활용하여 개발되었다. 본 논문에서는 음악의 오디오 핑거프린트를 추출한 후 곡 내의 오디오 핑거프린트 구간 쌍의 비트에러율을 통해 음악 요약을 추출한다. 다만, 음악 검색 솔루션에서 사용된 오디오 핑거프린트가 데이터베이스에 이미 존재할 경우에는 이를 바로 로딩한 후 비트에러율을 계산하여 음악 요약을 추출할 수 있다. 이런 방법은 이미 만들어진 데이터베이스를 변형 없이 그대로 사용할 수 있음으로써 음악 데이터베이스를 활용한 다양한 알고리즘과 솔루션의 가능성을 보여주었다. 또한, 음악의 코러스를 추출하는데 있어서 기존 방식보다 매우 뛰어난 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.522-525
• /
• 2009

본 논문에서는 인터넷의 역기능으로 현대 사회에 큰 문제를 야기 시키는 음란성 유해 동영상을 내용기반으로 판별하기 위한 방법을 제안하였다. 유해 동영상에서 오디오 데이터를 이용하여 특징을 추출하였다. 사용된 오디오 특징은 주파수 스펙트럼, 자기상관, MFCC이다. 음란성의 내용이 될 수 있는 소리의 특징을 추출하였고 동영상 전체 오디오에서 해당 소리의 특징과 일치하는지를 측정하여 유해성을 판별하였다. 제안한 방법의 실험은 각 특징마다 유해 판별 측정 결과와 다중 특징을 이용한 측정 결과를 비교 수행하였다. 하나의 오디오 특징만을 추출하여 사용하였을 때 보다 다중 특징의 사용이 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.157-162
• /
• 2015

본 논문은 MCLT(Modulated complex lapped transform) 피크쌍 기반의 강인한 해시 함수를 이용한 오디오 핑거프린팅을 제안한다. 기존 방식의 오디오 핑거프린팅은 시간-스케일, 피치-이동, 이퀄라이제이션과 같은 다양한 왜곡이 발생했을 때, 강인한 핑거프린트를 추출하지 못한다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 MCLT 스펙트럼, 현저한 피크검색을 위한 적응적 문턱값 방식, 개선된 해시 함수를 이용하여 잡음과 왜곡 환경 강인한 오디오 핑거프린팅을 추출하였다. 실험결과 제안된 방식이 잡음과 왜곡 환경에서 보다 강인한 핑거프린팅을 추출할 수 있으며 매칭 인식률을 향상 시키는 것을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.287-292
• /
• 2007

최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 오디오의 검색이 사용되고 있다. 이러한 분야에서 디지털 오디오의 검색은 디지털 오디오 데이터가 가지고 있는 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성 되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 내용기반 정보 검색 기법을 이용한 검색이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 디지털 오디오 검색 방법에 대해 논하고자 한다. 내용기반으로 디지털 오디오를 검색하기 위해 음성 인식 문야에서 유사도 측정에 사용하는 Dynamic Time Warping 기법을 활용하여 디지털 오디오 간의 유사도 측정을 하였다. 제안된 유사도 측정을 통한 내용기반 디지털 오디오검색 방법의 검증을 위해 같은 장르에서 무작위 추출된 100곡에서 시행한 90번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 90개의 디지털 오디오는 10개의 디지털 오디오를 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1108-1111
• /
• 2017

최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.421-424
• /
• 2001

본 연구는 디지털 오디오데이터에 워터마크를 삽입하고 추출하는 알고리즘을 제시한다. 삽입방법은 3단계의 웨이브릿 변환을 행한 후 가장 낮은 주파수대역으로부터 2번째 주파수 대역에 워터마크를 삽입하는데 그 워터마크는 키에 의한 의사난수를 이용한다. 추출시는 상관함수(correlation function)을 이용하여 추출한다. 잡음에 대한 필터 특성 또한 보인다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.182-189
• /
• 2002

본 논문은 오디오 색인·검색 시스템을 구현하기 위하여 오디오 신호에 대한특징 파라메터 풀 (pool)을 구성하고 이에 따른 오디오 데이터의 내용분석 및 분류에 관한 연구이다. 오디오 데이터는 기본적인 다양한 오디오 형태로 분류되어진다. 본 논문에서는 오디오 데이터의 분류에 이용 가능한 특징 파라메터를 분석하고 추출방법에 대하여 논한다. 그리고 특징 파라메터 풀을 색인 그룹 단위로 구성하여 오디오 카테고리에 대한 설정된 특징들의 포함 정도와 색인기준을 오디오 데이터의 내용을 중심으로 비교 ·분석한다. 그리고 위의 결과를 바탕으로 분류절차를 구성하여 오디오 신호를 분류하는 모의실험을 행하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
• /
• pp.494-495
• /
• 2011

본 논문에서는 스마트 TV 시청시에 녹화하는 골프 동영상에서 오디오기반의 경계영역 검출를 이용하여 썸네일을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 녹화되는 골프동영상의 인코딩된 오디오 정보로 부터 추출된 MDCT계수를 이용하여 온셋 구간 검출 및 오디오 세그먼테이션을 수행함으로써 골프 동영상을 6개의 오디오 클래스로 자동 분할한다. 분할된 오디오 세그먼트와 상응하는 비디오 프레임을 맵핑하여 골프 동영상의 썸네일을 생성한다. 제안된 오디오기반 경계영역 검출방법의 성능 측정 결과, 97.4%의 Recall과 96.85%의 Precision의 우수한 분류 성능을 나타내었다.