Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2010.05a
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pp.327-327
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2010
자동차에서 실내음질은 구매결정 요소들 중의 하나로 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 다양한 운전조건에서 운전자가 기대하는 실내음질의 기대 수준을 충족시켜야 한다. 소비자는 운전경험과 습관에 따라 기대하는 음질에 차이가 있고 소리에 대한 표현방식도 모호하기 때문에 이러한 주관적 특성을 하나의 통일된 표현으로 정의 하기가 어렵다. 그러나 지난 이십여 년 동안의 음질개발과 차량 실내소음 주관평가의 통계처리로 통일된 표현을 할 수 있었다. 나아가 심리음향학 및 신호처리기술의 발달과 꾸준한 음질연구결과로 소리특성을 객관적으로 나타내는 소리의 시각화가 가능하였으며, 운전자가 인식하는 주관평가와의 상관관계를 높여 차량의 대표적인 음질인자로 정량화하여 음질목표를 설정할 수 있었다. 실내소음의 구성은 엔진 투과음, 흡배기 소음, 바람 소음, 도로 기인 소음 등으로 다양하므로 소음원에 따라 음의 균형을 맞추어 조화로운 음질개발을 하는 것이 중요했다. 또한 차량 판매되는 지역에 따라 선호음이 상이하여 지역별 실내음질의 차별화가 필요했다. 궁극적으로는 운전자의 감성품질을 만족할 수 있도록 음을 제어하여 브랜드 사운드를 개발하고 있다. 이러한 실내음질을 달성하기 위한 방법으로 소음원과 전달경로에 대해 기여도를 분석하고, 경로를 구성하는 시스템 별로 세분화하여 시스템 목표를 설정하였다. 시스템 개발에 중요한 인자로 차량의 동강성 및 흡차음 성능을 들 수 있다. 특히 디젤차량의 비중이 큰 유럽업체의 차량의 동강성 및 흡차음 개발 능력은 높게 평가되고 있다. 이에 유럽의 부품전문회사가 가지고 있는 해석과 시험적인 개발 방법을 통하여 전달계 특성을 만족하기 위한 시스템의 동강성 및 흡차음 특성을 개발하고 있다. 차량음질 튜닝의 중요한 기법 중 하나로 흡배기 개발을 추진하고 있다. 친환경자동차인 하이브리드차량, 전기차량 및 연료전지차량의 경우 전기구동부품에서 발생하는 각종 이음 발생을 최소화 했다. 보행자를 보호하고 운전의 즐거움을 향상하기 위한 가상사운드 개발을 진행하고 있다. 회사 수익성 향상을 위한 원가절감 및 구조 경량화에 따른 음질악화와 연비 향상 및 배기가스 규제 강화로 고성능 고출력 엔진탑재에 따른 음질악화 요인을 극복해야 했다. 운전자의 청감은 차량의 운전성에 따라서도 크게 영향을 받게 되므로 엔진제어와 변속기제어를 통해 음질과 운전성이 조화를 이룰 수 있도록 개발하고 있다. 향후, 소음원에 따른 시스템 최적화 개발, 운전성과 음질 연계 개발과 친환경차량의 가상사운드 개발 등이 자동차 음질 개발의 중요한 이슈로 생각한다.
We propose a new speech enhancement algorithm based on left-right Hidden Markov Model (HMM) with state decision using Log-likelihood Ratio Test (LRT). Since the conventional HMM-based speech enhancement methods try to improve speech quality for all states, they introduce huge computational loads inappropriate to real-time implementation. In the left-right HMM, only the current and the next state are considered for a possible state transition so to reduce the computational complexity. In this paper, we propose a method to decide the current state by using the LRT on the previous state. Experimental results show that the proposed method improves the speed up to 60% with 0.2∼0.4 dB degradation of speech quality compared to the conventional method.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.61-64
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2002
본 논문에서는 Left-Right HMM 모델에 기초를 둔 음질 향상 방법을 제안하였다. 기존 HMM에 기초를 둔 음질 향상 방법은 ergodic HMM에 기초를 두고 음질을 향상시켰다. 본 논문에서는 Left-Right HMM이 현재 상태에서 다음상태로만 변하는 성질을 이용하여 현재의 상태를 결정하여 다음 프레임에서 현재와 다음 상태에서만 계산을 하는 방법을 사용하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해 많은 시간을 줄일 수 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.3-6
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2000
CELP 계열 보코더중 인터넷 폰 및 화상회의를 목적으로 개발된 G.723.1 보코더에서는 LPC를 LSP로 변환하기 위해 LPC 계수를 이용한 다항식을 구성한 다음 근을 검색하는 방법을 사용하고 있다. 근 검색시에는 256/pi의 범위 안에서 동일한 간격을 갖는 코사인 테이블을 구성하여 순차적으로 검색하게 된다. LSF의 근들은 포만트가 존재하는 대역에서 근들이 나타나게 되므로 유성음의 경우 저주파수 대역에서 무성음의 경우 고주파수 대역에서 많이 분포하게 된다. 하지만 G.723.1에서 사용하는 코사인 테이블은 음성신호의 특성을 고려하지 않고 균등한 간격을 갖는 값들을 사용함으로 음질을 저해할 수 있는 요소를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 음성의 특성을 고려한 코사인 테이블을 재구성함으로써 음질을 향상시킬 수 있었으며 주관적 음질평가인 MOS 시험결과 평균 1.8 정도의 음질향상을 가져올 수 있었다
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.4
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pp.324-329
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2000
본 논문에서는 잡음환경에서의 음질향상(Speed Ehnacement) 시스템 구현을 목적으로 한다. 이를 위한 적응필터로서 LSM(Least Mean square)알고리즘 FIR필터를 적용한다. 또 정밀 필터로서 다충신경망(MLP, Multi-Layer Perceptorn) 필터를 적용한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 및 음질향상 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 신경망 필터는 오차 역전과 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화 하는 방향으로 필터의 피라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구서오하고, 실험을 필터의 성능을 확인한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.541-544
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2002
피치 (pitch)는 주파수와 관련된 인간이 실제 느끼는 음의 높이로 라우드니스 (loudness), 음색 (timbre)과 함께 소리의 음질을 결정하는 중요한 요소로 알려져 있다. 이러한 피치는 음성 해석 및 분리를 위해 많은 연구가 이루어진 반면 소음 분석 및 음질 향상을 위한 방향으로의 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 기저막 (basilar membrane)의 위치에 따른 주파수 분리 이론인 위치이론 (place theory)을 기본으로 한 기존의 가상 피치 (virtual pitch) 분석 알고리즘을 소음에 적용하기 위해서 수정하고, 절러가지 소음에 적용하였다. 본 연구에서의 알고리즘은 소음의 주파수 특성에 의존한 방법이기 때문에, 토널 (tonal) 성분이 존재하는 소음의 적용에는 적합한 결과를 나타냈지만, 그 이외의 소음에 대해서는 정확한 분석이 어렵다. 따라서 기본 주파수 (fundamental frequency)와 이와 관련된 고조파음(harmonics)이 음질에 중요한 영향을 미치는 소음의 음질 해석 린 음질 향상을 위해 본 연구의 알고리즘에 의한 피치 분석과 기존의 음질 인자를 적용하면 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 이런 소음의 예로는 엔진의 부밍 소음이나 기어 whine 소음 등이다.
The internet phones that are currently available in use adopt packet exchange system, transferring through various routes and lacking sufficient band width with a result that there is an accompanied delay for packet transmission since the traffic is increased, accordingly affecting a lot in sound quality and speed. Two solutions for such troubles are suggested in this study to improve sound quality of internet phones. Firstly, we minimize the delay and damage regarding packet size based on traffic size by using the data algorithm from variable packets in order to supplement decreased sound quality due to the delay and damage of sound data. The second suggestion is to employ a method of Jitter compensation by giving an appropriate initial delay time with regenerating buffers to bypass troubles from Jitter, From employing the Jitter compensation method, we found that there is a sound quality improvement due to the less stoppage phenomenon.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.215-218
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2004
제품 발생 소음의 음질 (sound qualify)에 대한 관심이 높아지면서, 음질 제어가 제품 경쟁력 향상에 중요한 고려 요소가 되었다. 이러한 음질에 대한 객관적인 분석을 위하여 다수의 상용 프로그램이 개발되고 있지만 라우드니스 (loudness)를 제외한 음질인자 (sound quality metrics)들은 아직 표준화 작업이 이루어지지 않았기 때문에 프로그램에 따라 차이가 발생하고 있다. 본 연구에서는 음질 분석을 위한 4 개의 상용 프로그램을 이용하여 일정 신호의 라우드니스, 샤프니스 (sharpness), 러프니스(roughness), 변동강도 (fluctuation strength)를 계산하고, 그 결과를 비교, 분석하였고, 이미 표준화 된 라우드니스를 포함한 음질인자들의 계산 결과는 프로그램에 따라 무시할 수 없는 차이가 나타남을 확인하였다. 이는 제품의 음질 평가 시 사용된 분석 프로그램 따라 그 결과가 다를 수 있음을 의미한다. 본 연구를 통해서 얻은 결과는 향후 음질 인자의 표준화 및 음질 지수 개발에 중요한 자료로 사용 될 수 있다.
광대역 혹은 협대역 잡음이 섞인 음성의 음질을 향상시키기 위하여 빠른 수렴속도를 갖고 잇는 UFBLMS 알고리즘을 음성처리에 응용한다. 광대역 잡음이 섞인 음성인 경우에는, 입력음성의 SNR 이 0 dB에서 10 dB 사이일 때, UFBLMS 알고리즘의 성능이 spectral subtraction 방법이나 Wiener filtering 방법보다도 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 3 dB 더 좋음을 알 수 있다. 협대역 잡음이 섞인 음 성인 경우에는 UFBLMS 알고리즘의 spectral subtraction 방법보다 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 2 dB 정도 성능이 더 좋다. 여러 음질 향상 알고리즘의 계산상의 복잡도와 음질 향상도 및 인식도를 고려해 보면 frequency weighting 기능을 갖고 있는 UFBLMS 알고리즘을 사용하는 것이 바람직함을 알 수 있다.
In this paper, we implement a sound-enhanced MPEG-1 audio decoder on embedded OS Platform. Low bit rate lossy audio codecs such as MP3, OGG, and AAC for mitigating the problems in storage space and network bandwidth suffer a major common problem such as a loss of high frequency fidelity of audio signal. This high frequency loss will reproduce only a band-limited low-frequency part of audio in the standard CD-quality audio. In order to overcome this problem, we embedded a sound enhancement algorithm into the MPEG-1 audio decoder and then the algorithms optimized according to the characteristic of the MPEG-1 audio layer I, II, III were implemented on an embedded OS platform. From the experimental results with spectrum analysis and listening test, we confirm the superiority of the proposed system compared to the standard MPEG-1 audio decoder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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