본 논문에서는 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다. 이 분석한 결과로 크기와 위상을 모델링하여 파라미터를 생성한다. 크기의 특성에서 기본주파수와 고조파 부분은 다른 부분에 비해 크기가 매우 크다. 그래서 이 부분의 모델링은 오차를 줄이기 위해 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하였고, 노이즈 부분의 모델링은 기본주파수 전후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하고 불규칙하므로 선분 근사법을 이용하였으며, 크기가 작고 완만하게 변하는 나머지 노이즈 부분은 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에 적응한 방법과 동일하게 적용하였다. 생성된 파라미터로 크기와 위상을 만들어 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 먼저 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환을 한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다 이 분석한 결과를 가지고 모델링을 함으로써 피아노 원음에 근접한 음을 만들 수 있다. 크기에서의 특성은 기본주파수와 고조파 부분에서 다른 부분에 비해 크기의 차이가 크다. 그래서 기본주파수와 고조파부분은 오차를 줄이기 위해 적은 데이터를 가지고 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하고, 노이즈 부분은 기본주파수 전·후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하므로, 이 부분을 최고점과 최저점른을찾아 선형으로 모델링 하였고, 나머지 노이즈 부분은 적은 값을 가지므로 많은 데이터를 가지고 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에서 모델링한 결과를 바탕으로 모델링을 하였다 모델링을 한 결과를 가지고 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 생성할 수 있다.
음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
문-음성 합성기의 자연감을 높이기 위해 주로 자연음에 존재하는 운률 법칙을 정확히 구현해 주어야 한다. 일반적으로 언어학적 정보를 이용하거나 자연음으로부터 추출한 운률 정보를 추출한 운률 법칙을 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운률 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운률 법칙을 포함할 수 있으면, 자연스러운 합성음을 들을 수 있겠으나, 실질적으로는 모든 법칙을 구현한다는 것은 어려운 실정이고, 자연음으로부터 추출한 운률 법칙이 잘못 구현되는 경우 합성음의 자연성이 떨어지는 것을 피할 수 없을 것이다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음에 내재하는 운율 법칙을 훈련을 통해 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다 운률의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어군과 음소균형 문장군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 운률 데이터베이스를 구축하였다. 자연음의 각 음소에 대해 지속시간과 피치변화 그리고 크기 변화를 구하여 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 계수를 구해 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축한 데이터베이스를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜 평가한 결과 훈련용 데이터를 계속 확장하면 좀 더 자연스러운 운률을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
최근 여객선이 고속화, 고금화되고 있는 추세에 따라 선실내 소음 저감이 중요한 설계 요소로 간주되고 있다. 일반적으로 선박 소으믄 음암레벨로 평가되나 여객선의 경우 승객에게 더욱 쾌적한 환경을 제공하기 위하여 음질을 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 연근해를 운항 중인 기존 고속 여객선의 소음을 계측하고, 정신음향학 분야에서 제시된 Zwicker Loudness 계산식에 의거하여 음의 크기, 거칙기, 변동세기 및 날카로움으로 음질을 평가하였다. 또한, 각각의 음질 평가요소와 음압간의 상관관계를 분석하였다. 상기 결과로부터 고속여객선의 음의 크기는 음압과 비례하는 반면에 음의 거질치 (roughness),변동세기(fluctuation strength)및 날카로움(sharpness)은 선박의 운동과 추락변동 등으로 인하여 음압과 비선형적인 상관관계를 나타냄을 확인하였다.
본 연구에서는 차량 가속음에 대한 운전자와 탑승객의 지각적 차이를 평가하였다. 주관 평가를 통해 가속음의 크기에 따라 성가심과 스포티함의 지각 정도에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 주관 평가는 주행 영상, 모션, 진동, 소리를 재현할 수 있는 멀티모달 시뮬레이터를 기반으로 가속음의 크기를 3 dB씩 5 단계로 변화시켜 지각되는 성가심과 스포티함이 평가되도록 설계되었다. 실험 결과 성가심과 스포티함의 지각 강도는 운전자보다 탑승객일 때 더 큰 것으로 나타났다. 한편, 가속음 크기의 변화에 따라 성가심의 민감도는 운전자가 탑승객보다 35 % 더 크게 나타났고 스포티함의 민감도는 74 % 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 능동 음향 설계를 활용한 가속음 개발 시 운전자와 탑승객의 음량을 차별화하여 가속음에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있는 사운드 디자인 방향 설정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 Gesturewndcjq 이론에 근거한 폐쇄음의 조음장소와 폐쇄음의 폐쇄구간 길이와의 상관관계에 대한 가설 즉, 연구개음의 폐쇄구간이 양순음이나 치음의 폐쇄구간에 비해 짧을 것이라는 가설을 실험음성학적으로 검증하였다. 본 연구의 결과는 이 가설을 완 전히 뒷받침해주지는 않는 것으로 나타났다. 폐쇄음의 조음방법에 따라 약간의 차이를 보이 긴 하나 세 조음방법 상에서 적어도 양순음과 연구개음의 폐쇄구간 길이에 있어서는 본 연 구가 예측한대로 양순음의 폐쇄구간 길이가 연구개음의 폐쇄구간 길이보다 긴 것으로 나타 났다. 그러나 치음의 경우는 연구개음의 폐쇄구간과 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았 다. 본 논문은 Gesture 이론이 폐쇄음 조음에 있어 폐쇄음 gesture와 주위 모음의 gesture와 의 중첩정도 외에 여러 다른 음성학적 사실들을 동시에 고려할 필요가 있음을 보여주었다. 즉, 폐쇄음 조음시 폐쇄강의 크기, 조음기관의 움직임 속도, 폐쇄강 내 압력 형성에 걸리는 시간, 그리고 폐쇄음 조음시 턱의 높이 등에 대한 고려의 필요성을 제시하였다.
가공선로 표지물로 사용되는 구에서 발생하는 소음의 특성을 조사하였다. 현재 한전에서 사용하고 있는 표지용 구의 크기는 직경 62cm이며 두께가 3mm인 합성수지로 만든 반구를 접합부분에 요철형상으로 결합하도록 되어있다. 현장에서 발생하는 소음 스펙트럼을 측정하여, 무향 풍동에서 측정한 구형 셀에서 발생하는 스퍽트럼과 비교하였다. 백색음을 입사하여 구형 셀의 크기에서 발생하는 기본음의 스펙트럼을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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