• 한국음향학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.273-278
• /
• 2009

주파수 분석을 통해 음성과 음악의 특성을 살펴보면, 대부분 악기는 특정 주파수 소리를 지속적으로 내도록 고안되어 있다는 것을 알 수 있고, 음성은 조음 현상에 의해서 점차적인 주파수 변화가 발생하는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 이러한 음성과 음악이 갖고 있는 주파수 변화 특성을 이용하여 음성과 음악을 구별하는 방법을 제안한다. 즉, 음성과 음악을 구분해 주는 특성 값으로서 주파수 변화율을 사용하고자 한다. 제안한 주파수 변화율인 STR (spectral transition rate) 기반의 SMD (speech music discrimination) 실험 결과, 기존의 알고리즘보다 빠른 응답 속도에서 상대적으로 높은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성언어의학회 1998년도 제10회 학술대회 심포지움
• /
• pp.213-217
• /
• 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)

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
• /
• pp.2136-2139
• /
• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.28-38
• /
• 2014

서양 음악의 경우 자동채보와 내용기반 음악검색을 위한 음악 정보 분석연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 한국 전통음악에서는 유사한 연구사례를 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 한국의 전통음악인 판소리 구조를 자동으로 분석하기 위한 알고리즘들을 제안한다. 제안된 알고리즘은 음성과 비음성의 시간 간격비율을 이용하여 '소리' 부분과 '아니리' 부분을 자동으로 구분한다. 뿐만 아니라 알고리즘은 '장단'이라 칭하는 리듬을 템플릿 이용한 다수결 결정 방법으로 강건하게 구분한다. 또한 알고리즘은 칼만 필터를 이용하여 '소리' 부분의 마디 지점을 검지해낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘들은 판소리 샘플들에서 양호하게 동작하였으며 자동채보의 전단계의 구조분석에 유용할 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.713-721
• /
• 2013

본 연구는 음성의 감정인식에 있어서 크로마 피쳐를 기반으로 한 음성 토널 특성에 대하여 기술하였다. 토널 정보가 갖는 장조와 단조와 같은 정보가 음악의 분위기에 미치는 영향과 유사하게 음성의 감정을 인지하는 데에도 토널 정보의 영향이 존재한다. 감정과 토널 정보의 관계를 분석하기 위해서, 본 연구에서는 크로마 피쳐로부터 재합성된 신호를 이용하여 청각 실험을 수행하였고, 인지실험결과 긍정과 부정적 감정에 대한 구분이 가능한 것으로 확인되었다. 인지 실험을 바탕으로 음성에 적합한 토널 피쳐를 적용하여 감정인식 실험을 진행하였고, 토널 피쳐를 사용하였을 경우 감정인식 성능이 향상되는 것을 확인 할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권5호
• /
• pp.81-88
• /
• 2010

본 논문에서는 실제 방송 환경에 적용 가능한 방송용 음원 모니터링 시스템을 구축하기 위한 사전연구로 방송 오디오 신호로부터 음악신호 구간을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안하였다. 음악구간과 비음악구간의 구분을 위한 특징으로는 사람의 음성 발화 특성을 반영하여 에너지 표준편차와 log 에너지 표준편차 그리고 log 에너지 평균 등 3개의 간단한 시간영역 특징들을 사용하였으며 최종 음악신호 구간 판별은 각 에너지 한계값(threshold)을 이용한 Rule-base 분류를 기반으로 하였다. 실제 FM 라디오 방송 신호를 24시간 녹음하여 진행한 모의실험에서 음악구간 인식률은 96%, 비-음악구간 인식률은 87%를 나타내어 방송용 음원 모니터링 시스템의 전처리기로 손색이 없음을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
• /
• pp.53-54
• /
• 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
• /
• 제22권1호
• /
• pp.169-194
• /
• 2018

본 연구는 세 명의 연하장애환자들을 대상으로 후두관련기능의 개선을 목표로 한 치료적 노래부르기 중심의 음악중재를 시행하고, 각 사례 별로 관찰된 변화를 기술한 개별 사례연구이다. 중재는 개별 세션의 형태로 매 회기 30분, 주 3회씩 총 12회기 동안 진행되었으며, 시행된 프로그램은 호흡근 이완, 구강근육운동, 후두상승 유지를 위한 발성과 치료적 노래부르기 등의 순서로 구성되었다. 대상자들의 연하 및 말하기 기능, 삶의 질 등의 변화를 알아보기 위해 매 회기 후두교호운동속도, 최대발성시간, 음성 질 관련 항목 등을 측정하였고, 중재 전후로 설문을 통해 삶의 질을 평가하였다. 중재 과정에서 대상자의 기능적 특성에 따라 구분되는 변화의 양상이 관찰되었고, 중재 후에는 모든 대상자의 후두교호기능 및 음성 질 지표 측정값에 변화가 있었으며, 연하관련 삶의 질 평가점수도 증가하였다. 본 연구를 통해 치료적 노래부르기 중심의 음악중재프로그램이 다양한 원인에 의한 연하장애환자들의 후두관련기능 및 삶의 질 영역에 공통적으로 혜택을 줄 수 있다는 점과, 중재 시 대상자의 기능적 특성에 따라 고려해야 할 부분에 대해 구체적으로 알 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
• /
• pp.119-122
• /
• 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.

• 전자통신동향분석
• /
• 제24권6호
• /
• pp.121-132
• /
• 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.