• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.3
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• pp.273-278
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• 2009

In this paper, we propose the spectral transition rate (STR) as a novel feature for speech and music discrimination (SMD). We observed that the spectral peaks of speech signal are gradually changing due to coarticulation effect. However, the sound of musical instruments in general tends to keep the peak frequencies and energies unchanged for relatively long period of time compared to speech. The STR of speech is much higher than that of music. The experimental results show that the STR based SMD method outperforms a conventional method. Especially, the STR based SMD gives relatively fast output without any performance degradation.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 1998.11a
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• pp.213-217
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• 1998

한국의 음악을 처음 국악이라고 쓰게 된 것은 1907년부터이다. 이는 국악이 나라의 음악이라는 뜻으로 1907년 조선조 고종 말경에 관직제도를 개혁하면서 궁중아악의 책임 관리자를 "국악사장"이라는 직제를 두면서부터 우리나라의 정통음악을 국악이라고 표기하게 되었다. 원래 우리의 전통음악은 궁중과 사대부를 중심으로 행하여 졌던 정악과 일반서민의 음악이었던 속악으로 나누어졌으며 기타 특수한 종교음악이나 현대에 와서 작곡.된 신국악곡들도 국악의 범주에 속했다. 이러한 국악에서는 가곡, 가사, 시조, 판소리, 민요, 범패(불교음악) 등이 있었는데 여기에서 한국 현대 작곡가에 의해 우리말로 된 작곡이라 하더라도 서양식 작곡법에 따라 작곡된 오페라나 가곡 같은 음악은 전통음악인 국악에 포함시키지 않았기 때문에 오늘날 우리의 음악인 국악과 양악이 구분되고 있다. (중략)

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2136-2139
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• 2003

본 논문은 FM 라디오 방송중의 오디오 신호를 블록단위로 음악 및 음성을 검출하는 알고리즘에 대한 것으로, 이를 기반으로 방송중의 노래(가요, 팝, 클래식‥‥)만을 자동으로 인식하여 녹음하는 알고리즘을 개발한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 것[1-4]과 같이 단지 음악과 음성을 구분함과 동시에 음악구간의 논리적 조합으로 이루어진 노래를 자동으로 인식하여 녹음하는 것을 알고리즘의 최종 목표로 한다. 알고리즘의 접근 역시 기존의 음소단위의 모델링을 거치는 GMM 기반의 접근이 아니기 때문에 모델링에 대한 훈련과정이 필요 없고, 시간영역에서의 오디오신호가 가지고 있는 직관적인 특징을 분석함으로써 비교적 적은 연산으로 실시간 구현이 가능하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.2
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• pp.28-38
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• 2014

For western music there has been a volume of researches on music information analysis for automatic transcription or content-based music retrieval. But it is hard to find the similar research on Korean traditional music. In this paper we propose several algorithms to automatically analyze the structure of Korean traditional music 'Pansori'. The proposed algorithm automatically distinguishes between the 'sound' part and 'speech' part which are named 'sori' and 'aniri', respectively, using the ratio of phonetic and pause time intervals. For rhythm called 'jangdan' classification the algorithm makes the robust decision using the majority voting process based on template matching. Also an algorithm is suggested to detect the bar positions in the 'sori' part based on Kalman filter. Every proposed algorithm in the paper works so well enough for the sample music sources of 'Pansori' that the results may be used to automatically transcribe the 'Pansori'.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.713-721
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• 2013

This paper describes an efficiency of chroma based tonal features for speech emotion recognition. As the tonality caused by major or minor keys affects to the perception of musical mood, so the speech tonality affects the perception of the emotional states of spoken utterances. In order to justify this assertion with respect to tonality and emotion, subjective hearing tests are carried out by using synthesized signals generated from chroma features, and consequently show that the tonality contributes especially to the perception of the negative emotion such as anger and sad. In automatic emotion recognition tests, the modified chroma-based tonal features are shown to produce noticeable improvement of accuracy when they are supplemented to the conventional log-frequency power coefficient (LFPC)-based spectral features.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.5
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• pp.81-88
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• 2010

In this paper, we proposed an automatic music/non-music signal discrimination system from broadcasting audio signal as a preliminary study of building a sound source monitoring system in real broadcasting environment. By reflecting human speech articulation characteristics, we used three simple time-domain features such as energy standard deviation, log energy standard deviation and log energy mean. Based on the experimental threshold values of each feature, we developed a rule-based algorithm to classify music portion of the input audio signal. For the verification of the proposed algorithm, actual FM broadcasting signal was recorded for 24 hours and used as source input audio signal. From the experimental results, the proposed system can effectively recognize music section with the accuracy of 96% and non-music section with that of 87%, where the performance is good enough to be used as a pre-process module for the a sound source monitoring system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.53-54
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• 2010

본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.

• 재활복지
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• v.22 no.1
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• pp.169-194
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• 2018

The aim of this study is to examine changes in swallowing function and quality of life with therapeutic singing-based music therapy for patients with dysphagia. The music therapy program was based on the previous study (Kim, 2010), and designed to improve breathing, phonation, and swallowing functions focusing on laryngeal elevation. Three patients with dysphagia participated in this study and each participant received a total of 11 or 12 individual music therapy sessions and each session was conducted for 30 minutes. In this study, three kinds of measurements were used. First, the measures of maximum phonation time (MPT), fundamental frequency, average intensity, jitter, shimmer, noise to harmonics ratio (NHR) by Praat test, second, laryngeal-diadochokinesis (L-DDK) to investigate laryngeal elevation, and last, the Swallowing-Quality of Life (SWAL-QOL) was measured. These cases have shown improved breathing, phonation, swallowing function, and the scores of SWAL-QOL in all of the patients. It suggests that this music therapy intervention was effective on laryngeal elevation, and the music intervention with therapeutic singing can be effectively implemented in further research for patients with dysphagia.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.119-122
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• 2002

음악을 함에 있어서 정확하고 매력적인 발성을 하는 것도 중요하지만 더욱 기본적이고 중요한 것이 정확한 발음을 내는 것이다. 정확한 발음이 해결되지 않은 상태에서는 아무리 발성법을 꿰뚫고 있다하더라도 많은 사람들에게 자신이 전달하고자 하는 메시지를 제대로 전달하지 못하게 된다. 보통 노래를 잘 부르기 위해서 노래방 같은 곳을 찾아가 노래 연습을 하는 사람들이 많이 있는데, 무엇보다 기본적인 발음이 명확하지 않으면 노래를 잘 부른다고 볼 수는 없는 것이다. 랩을 주로 하는 신세대 가수들의 음악을 들어 보면 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 따라서 같은 말이라도 명료성이 달라지게 된다. 본 논문에서는 이 소리지속시간을 비교 평가하기 위해서 기존가수와 신세대 가수의 한 음절에 대한 지속시간을 비교하여 보았고 8Khz까지의 스펙트로그램을 비교하였다. 비교결과 기존 가수가 신세대 가수에 비하여 말의 의사 전달에 있어서 명료하게 전달 할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.6
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• pp.121-132
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• 2009

음성을 비롯하여 음악, 음향 등을 포함하는 오디오 신호는 멀티미디어 콘텐츠를 구성하는 매우 중요한 미디어 타입이며, 미디어 기록 매체와 네트워크의 발전으로 인한 데이터 양의 급격한 증대는 수동적 관리의 어려움을 유발하게 되고, 이로 인해 오디오 신호를 자동으로 구분하는 기술은 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 다양한 오디오 신호를 분류하기 위한 오디오 신호의 특징을 추출하는 기술은 많은 연구들을 통해 발전하여 왔으며, 본 논문은 오디오 콘텐츠 자동 분류에서 높은 성능을 갖는 오디오 신호 특징 추출에 대해서 분석한다. 그리고 특징 분류기 중에서 안정적인 성능을 가지는 SVM을 사용한 오디오 신호 분류 방법을 알아본다.