본 논문은 음악신호의 옥타브 밴드 상에서 주파수와 시간 방향의 순서 통계량에 기반한 음악분류기에 대한 연구이다. 음악의 화음 및 강약 구조를 표현하기 위해서 파워스펙트럼의 옥타브 밴드 순서 통계량을 이용하였다. 널리 사용되고 있는 두 음악 데이터셋을 이용한 성능 실험을 통해서, 옥타브 밴드 순서 통계량이 기존의 MFCC 와 옥타브밴드 스펙트럼 고저차 특징에 비해서 두 데이터셋에대해 각각 2.61 %와 8.9 % 장르 분류정확도가 개선되었다. 실험결과는 옥타브 밴드 순서 통계량이 음악 장르 분류에 적합함을 보인다.
음악 장르 분류를 위해서 다양한 종류의 특징 벡터들이 이용되고 있다. 대표적인 short-term 특징 벡터들로는 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), decorrelated filter bank (DFB), octave-based spectral contrast (OSC) 등이 있으며, 이들의 long-term variation이 함께 이용된다. 본 논문에서는 OSC 특징을 추출하는데 있어서 하나의 옥타브 밴드 뿐만 아니라 다중 옥타브 밴드를 동시에 이용하여 옥타브 밴드 간 상관관계를 함께 반영할 수 있도록 하였다. 2012년도 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) 평가회의 mixed 장르 분류 분야에서 4위를 한 알고리즘에 다중 옥타브 밴드를 이용한 결과, GTZAN과 Ballroom 데이터베이스에 대해서 각각 0.40% 포인트와 3.15% 포인트의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
충격소음(Impulse Noise) 측정 시 지그(Ear Simulator)가 자체적으로 음압측정에 미치는 영향을 확인하기 위해 지그를 이용하여 실내에서 충격소음을 측정하였다. 측정의 신뢰성과 정확성을 확보하기 위해 마이크로폰과 지그에서 동일조건에서 동시에 데이터를 수집하였다. 추가로 헤드&토르소에서 실험을 실시하였다. 최대음압레벨과 1/3옥타브 밴드 결과를 비교분석함으로써 측정 방법에 따른 차이점을 발견하였다.
Time Stretched Pulse (TSP)는 공간적으로 임펄스(Impulse)를 효율적으로 전달하고 분석하기 위해서 사용되어 진다. 하지만 발신기와 수신기의 전달함수를 포함시키지 않으면, 시간 영역에서의 분석은 직, 간접 신호의 중첩으로 공간의 자유음장 특성을 파악하기 불가능하다. 일반적으로 공간의 자유음장(Free Field)은 표준 ISO 3745 Annex A에 의해서 평가되고 있는데, 일정 주파수 간격의 1/3 옥타브 밴드 신호를 연속적으로 발신 및 수신하여 거리별 신호 감소를 역자승 법칙(Inverse Square Law)을 적용하여 판단하고 있다. 본 논문은 자유음장 분석에서 TSP 신호를 적용하여 일반적인 ISO 3745의 1/3 옥타브 밴드 신호와 비교하였다. 역자승 모델 값과의 차이점을 분석한 결과 TSP 신호 또한 1/3 옥타브 밴드 신호와 유사한 결과를 보이고 있으며, 측정 시간 및 확장성에 대해서는 우수하게 판단되었다. 본 실험에서는 ISO 3745에 의해서 제한된 주파수 범위에서 자유음장과 반자유음장(Hemi-free Field)을 검증 받은 무향실을 사용하였다.
본 논문은 음악 추천을 위한 새로운 장르 분류 알고리즘을 제안하였다. 특히, 장르 분류 알고리즘에 사용되는 특정 벡터 중 octave-based spectral contrast (OSC)의 성능 개선을 위해서 심리청각 모델과 악기별 사용 octave 범위에 근거하여 새로운 band-pass filter를 설계하였다. 10개 장르별 음악을 포함하고 있는 GTZAN database에 대해서 10-fold cross validation 실험 결과, 다중 옥타브 밴드 OSC에 대해서 기존 OSC에 비해 2.26% 향상된 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC)와 복합 특징 벡터를 구성하여 실험한 결과, 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 음악 신호의 기본주파수 추출에 이용되던 일정 Q 변환에 옥타브 밴드 필터 뱅크를 이용하여 보다 정확한 음악 신호의 기본 주파수를 찾아내고자 한다. 본 연구에서의 방법과 기존의 FFT를 이용한 일정 Q변환에 의한 방법을 동일한 음악 신호에 적용하여 그 결과를 비교한다. 기존의 FFT를 이용한 일정 Q 변환과 동일한 주파수 해상도를 유지하면서도 본 연구에서 제안한 방법의 시간 해상도가 개선되었고, 시간해상도로 인한 처리 음역의 제한을 극복할 수 있었다. 또한 보다 정확한 분석을 위하여 처리 음역과 주파수 해상도를 증진시키고 분석 빈도를 증가시킬수록 본 연구에서 제안한 방법의 연산량이 적어짐을 알 수 있었다.
본 논문에서는 S/C-밴드(2${\sim}$8GHz)에서 동작하는 초광대역 주파수 합성기를 설계하였다. 먼저 S-밴드(2-4GHz) 광대역 전압제어발진기를 가지고 획득시간을 단축하기 위한 연산 증폭기를 사용한 DA변환기와 능동루프 필터(Active Loop Filter)로 구성된 S-밴드 주파수 합성기를 설계하였다. 그리고 주파수 체배기, SPDT RF 스위치를 통합하여 최종적으로 S/C-밴드 초광대역 주파수 합성기를 설계하였다. 제작된 주파수 합성기는 200kHz 비교주파수에서 위상잡음은 100kHz 옵셋 주파수에서 -92dBc/Hz이하, 불요주파수 특성은 -62.33dBc 이하, 획득시간은 1.3ms 이하로 측정되었다.
음악 장르는 음악 검색 및 분류 등의 정보 처리 시스템 구현에 있어서 필수적인 요소이다. 일반적으로 장르 분류를 위한 스펙트럼 특징은 음악의 화음 및 강약 구조를 표현하기 위해 부밴드로 분해하여 구해진다. 본 논문은 음악 장르 분류 성능 개선을 위한 특징 추출을 위한 부밴드 분해 방법에 관해 연구하였다. 또한 부밴드 음악 특징의 차수를 줄일 수 있는 방법에 대해서도 연구하였다. 널리 사용되고 있는 장르 데이터셋들에서 실험을 수행하여 널리 사용되고 있는 옥타브 스케일보다 세분화된 부밴드 분해가 장르 분류 성능을 향상시킬 수 있으며, 특징 차수 축소를 결합하여 분류기의 계산량도 줄일 수 있음을 보였다.
Thermal protection system structures such as double-panel structures are used on the skin of the fuselage and wings to prevent the transfer of high heat into the interior of an high supersonic/hypersonic aircraft. The thin-walled double-panel skin can be exposed to acoustic loads by high power engine noise and jet flow noise, which can cause sonic fatigue damage. In order to predict the fatigue life of the skin, the octave bandwidth SPL should be calculated as narrow bandwidth PSD or acoustic load history using interpolation method. In this paper, a method of converting the octave bandwidth SPL acoustic load into a narrow bandwidth PSD and reconstructed acoustic load history was investigated. The octave bandwidth SPL was converted to the narrow bandwidth PSD using various interpolation methods such as flat, log and linear scale, and the probabilistic characteristics and fatigue damage results were compared. It was found that average error of fatigue damage index by the log scale interpolation method was relatively small among three methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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