• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.91-100
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• 1998

본 논문에서는 지수함수적 감쇄신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 신호 모델링 기법을 제안한다. 이 방법은 맥놀이 주파수 성분을 갖으면서 과도기 형태 신호인 성 덕대왕 신종의 음파(공중음파 및 지중음파)를 분석하기 위하여 개발되었으며 선형예측모델 을 기본으로 하고 있다. 제안된 방법은 일반적인 데이터 행렬 대신에 자기상관 유사행렬을 사용하였으며 SVD 방법을 이용하여 매개변수를 추정한다. 성덕대왕 신종의 스펙트럼 및 감 쇄계수 특성을 분석하기 위하여 제안된 방법을 수집한 데이터에 적용하였고 분석결과를 토 대로하여 고유주파수 신호의 감쇄계수 및 움통의 역할도 규명하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06a
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• pp.5-9
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• 1998

음성처리 연구자들이 연구 수행을 하기 이해서 최초로 해야 할 일은 음성학적 범주가 풍부한 많은 사람이 발성한 음성 데이터의 확보이다. 그러나 음성 데이터를 확보하는 데는 많은 시간과 노력이 소요되므로 음성 DB의 구축이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 한국어 전화 음성 인식 기술 연구시 시스템의 객관적 성능평가와 알고리즘 개발등에 모든 연구 개발자들이 공통으로 사용할 수 있는 표준 음성 데이터 베이스를 구축하여 국내 음성처리 연구의 활성화를 꾀할 수 있도록 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.1
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• pp.1-7
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• 2016

This paper proposes an adequate UWA (Underwater Acoustic) communication system of underwater communication network in the Yellow Sea. UWA channel is obtained from Bellhop ray tracing method with Yellow Sea environments. Based on this channel, communication parameters for CDMA (Code Division Multiple Access) and SC-FDM (Single Carrier-Frequency Division Multiplexing) using diversity techniques are calculated. In order to prove the proposed methods, BER (Bit Error Rate) and data rate are obtained using computer simulations and the adequate communication system for long rms delay spread and low Eb/No environments is proposed from the simulation.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.1
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• pp.31-37
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• 2022

This paper proposes a study on applying signal processing and deep learning for sound recognition that detects sounds commonly heard in daily life (Screaming, Clapping, Crowd_clapping, Car_passing_by and Back_ground, etc.). In the proposed sound recognition, several techniques related to the spectrum of sound waves, augmentation of sound data, ensemble learning for various predictions, convolutional neural networks (CNN) deep learning, and two-dimensional (2-D) data are used for improving the recognition accuracy. The proposed sound recognition technology shows that it can accurately recognize various sounds through experiments.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.2
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• pp.235-241
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• 2022

Several studies using Convolutional Neural Network (CNN) have been conducted to detect and classify the sounds of marine mammals in underwater acoustic data collected through passive acoustic monitoring. In this study, the possibility of automatic classification of bearded seal sounds was confirmed using a CNN model based on the underwater acoustic spectrogram images collected from August 2017 to August 2018 in East Siberian Sea. When only the clear seal sound was used as training dataset, overfitting due to memorization was occurred. By evaluating the entire training data by replacing some training data with data containing noise, it was confirmed that overfitting was prevented as the model was generalized more than before with accuracy (0.9743), precision (0.9783), recall (0.9520). As a result, the performance of the classification model for bearded seals signal has improved when the noise was included in the training data.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.27-36
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• 1996

음악은 컴퓨터 음악, 인간-컴퓨터 상호작용, 데이터 청각화 그리고 최근 들어 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경등에서 중요한 부분을 차지해왔다. 지금까지 음향의 모델링이나 함성 등 음향 자체에 대한 요소 기술들에 관해서는 많은 연구가 진행되었으나 앞으로 컴퓨터 애니메이션, 가상환경 등과 같이 영상의 동작과 음향이 서로 밀접하게 연관된 분야에서는 음향을 동작과 통합 처리할 수 있는 기술이 필수적이다. 따라서 본 고에서는 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경 등에서 영상 내 물체의 움직임, 그와 동기된 음향의 자동생성 기술의 원리, 그 요소 기술들, 그리고 앞으로의 전망 등을 기술한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.3 no.2
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• pp.30-34
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• 1984

본 논문에서는 인코히어런트광 매트릭스-벡터곱셈기를 이용하여 입력 데이터를 광학적으로 DFT 할 수 있는 방법을 연구하였다. DFT의 웨이팅함수를 매트릭스로 나타내어 본 논문에서 제시한 2 개의 성분 분할 방법을 이용하여 마스크상에 부호화하고 광매트릭스-벡터곱셈기내에 고정시켜서 입력 데이터와 광학적으로 곱하도록 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.4
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• pp.136-141
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• 2011

In this paper, we propose an approach to improve the data detection performance of the acoustic data transmission system based on the modulated complex lapped transform (MCLT). We first present an effective analysis of the features and the detection method of data in the acoustic data transmission system. And then feature vectors which are applied to the Gaussian mixture model (GMM) are selected from relevant parameters of the previous system for the efficient data detection. For the purpose of evaluating the performance of the proposed algorithm, Bit error rate (BER) of the received data was measured at different environments (music genres (rock, pop, classic, jazz) and different distances (1m∼5m) from the loudspeaker to the microphone in a office room) and yields better results compared with the conventional scheme of the acoustic data transmission system based on the MCLT.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.136-138
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• 2022

스포츠 방송/미디어 데이터에서 특정 이벤트 시점을 효율적으로 검출하는 방법은 정보 검색이나 하이라이트, 요약 등을 위해 중요한 기술이다. 이 논문에서는, 야구 중계 방송 데이터에서 투구에 대한 타격 및 포구 이벤트 시점을 강인하게 검출하는 방법으로, 음향 및 영상 정보를 융합하는 방법에 대해 제안한다. 음향 정보에 기반한 이벤트 검출 방법은 계산이 용이하고 정확도가 높은 반면, 영상 정보의 도움 없이는 모호성을 해결하기 힘든 경우가 많이 발생한다. 특히 야구 중계 데이터의 경우, 투수의 투구 시점에 대한 영상 정보를 활용하여 타격 및 포구 이벤트 검출의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 음향 기반의 딥러닝 이벤트 시점 검출 모델과 영상 기반의 보정 방법을 제안하고, 실제 KBO 야구 중계 방송 데이터에 적용한 사례와 실험 결과에 대해 기술한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.12
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• pp.1506-1513
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• 2019

Recently, as the industrial scope of multi-rotor unmanned aerial vehicles(UAV) is greatly expanded, the demands for data collection, processing, and analysis using UAV are also increasing. However, the acoustic data collected by using the UAV is greatly corrupted by the UAV's motor noise and wind noise, which makes it difficult to process and analyze the acoustic data. Therefore, we have studied a method to enhance the target sound from the acoustic signal received through microphones connected to UAV. In this paper, we have extended the densely connected dilated convolutional network, one of the existing single channel acoustic enhancement technique, to consider the inter-channel characteristics of the acoustic signal. As a result, the extended model performed better than the existed model in all evaluation measures such as SDR, PESQ, and STOI.