LED 비디오월을 방송 현장에서 사용하기 위해서는 몇 가지 알아두어야 할 사항이 있다. 첫째, 픽셀이 촘촘히 배열되어 있기 때문에 짧은 배열 주기로 인한 무아레 현상이 나타날 수 있고, 둘째, 픽셀 간의 거리(픽셀피치)가 촬영하는 카메라 이미지 센서에 기록될 수 있다. 무아레 현상이 발생하거나 픽셀피치가 관찰되게 되면 시청자의 입장에서는 불편함을 느끼게 된다. 무아레 현상은 카메라의 촬영거리나 각도를 조정하면서 감소시킬 수 있지만, 픽셀피치가 이미지 센서에 녹화되는 걸 방지하기 위해서는 LED 비디오월과 카메라와의 거리를 충분히 확보하거나, 거리가 확보된 상태에서도 픽셀피치가 녹화되지 않도록 방송 현장에서 사용되는 줌렌즈의 배율을 적절하게 변화시켜 운용해야 한다. 원하는 화각을 얻기 위해 배율을 변경시켜 초점거리를 변동시키게 되면 의도치 않게 픽셀피치가 녹화되는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 비디오월과의 거리가 충분히 확보된 상태에서 줌렌즈의 배율을 변경하면서 픽셀피치가 관찰되지 않는 범위에 대해 알아보았다. LED 비디오월에 영상을 재생시켜 B4 마운트 줌렌즈를 장착한 HD 카메라와 서버를 사용해 LED 비디오월 상태를 녹화하였고, TV 화면으로 재생하여 픽셀피치가 관찰되는지 확인해 보았다.
피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 있어서 중요한 요소이며, 이러한 피치 주기 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치 검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 계곡점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이때, 피치 주기 검출을 위한 계곡점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 계곡점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
음성 신호 처리에서 중요한 요소인 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등의 많은 분야에 이용되고 있으며, 피치 검출에 관련된 다양한 알고리즘이 지금까지 연구되고 있다. 피치검출에 사용되는 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 이 때 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 계산량이 증가하는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 변형된 AMDF를 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 검출하는 간단한 알고리즘을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
디지털 도파관 모델은 파동 방정식의 일반해를 이용하여 진행파를 표현하고 이 진행파의 파동이동을 지연 라인으로 나타낸다. 일반적인 도파관 모델에서의 단일 지연은 샘플링 시간 간격을 의미하지만, 공간 기준 도파관 모델의 단일 지연은 샘플링된 공간의 거리를 의미한다. 이러한 차이점으로 인해 파동의 이동 거리를 직접적으로 조절할 수 있는 공간기준 도파관 모델이 비브라토 음과 같이 피치가 변하는 음을 합성할 수 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 지연라인의 길이의 비로서 피치가 변하는 음을 합성할 수 있는 시간 기준 디지털 도파관 모델을 제안하고 기존의 공간 기준 도파관 모델과의 성능을 비교하였다.
최근 정보 통신 기술의 급속한 발전에 의해 음성 신호 처리에 관련된 많은 연구가 진행됨에 따라 피치 주기는 음성 인식, 화자 식별, 음성 분석 및 합성 등과 같은 많은 응용분야에서 중요한 요소로써 적용되고 있다. 이러한 피치 주기 검출에 관련된 시간 영역과 주파수 영역에서의 많은 알고리즘이 제안되었으며, 시간 영역의 피치 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 각 valley점의 거리를 피치 주기로 계산한다. 그러나 피치 주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 AMDF의 회전변환을 이용하여 전체 최소 valley점을 음성 신호의 피치 주기로 인식하는 간단한 알고리즘을 제안하였으며, 음성의 시작구간에 대해 경계값을 설정하여 피치 주기 선정에 대한 판단기준으로 사용하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.
이 논문에서는 실험을 통해서, 기존에 제안하였던 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템의 매칭 엔진의 강인성을 검증하고 그 결과를 제시한다. QbSH 시스템은 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 오고 있다. QbSH 시스템은 입력으로부터 멜로디의 특징을 추출하는 부분과 추출된 특징을 매칭하는 부분으로 나눌 수 있는데, 매칭 단계에서 특징이 추출된 두 개의 멜로디 사이의 유사도 또는 거리를 계산하여 가장 유사한 멜로디를 데이터베이스에서 찾게 된다. 이 논문에서는 이 중, 기존에 제안하였던 매칭 엔진 부분의 강인성을 알아보기 위해서 입력으로부터 멜로디의 피치 시퀀스를 추출하는 과정을 간략히 하여 그 결과를 살펴보았다. 즉, 기존에 제안한 매칭 엔진이 특정한 피치 시퀀스 추출 과정에서만 좋은 성능을 보이는 게 아님을 실험을 통해서 살펴보았다. 실험 결과, 피치 시퀀스를 추출하는 과정이 극도로 간략해지더라도, 매칭 엔진을 좋은 성능을 보여주었다.
음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.
레이더나 라이더 센서를 활용한 야구 경기 분석은 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 중계 비디오에서 피치 샷과 타구 샷을 검출하고, 카메라의 움직임 기반 타구 궤적 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 객체 검출과 옵티컬 플로우 기반 피치 샷과 타구 샷 검출 이후, 프레임 간 변환 관계를 통해 프레임 내 타구 위치와 타구 궤적을 계산한다. 제안 방법은 KBO 중계 영상 시퀀스 3개에 대해 성능을 평가하였고 피치 샷과 타구 샷 검출 정확도와 검출률은 89-95[%] 이내의 성능을 보였으며, 평균 타구 위치 거리차이는 13.6[m], 방향 차이 7.5°, 파울 분류 정확도 98.6%의 성능을 보였다.
본 논문에서는 자연스러운 얼굴 합성을 위한 코퍼스 기반의 립싱크 알고리듬을 제안한다. 립싱크 알고리듬을 개발하기 위하여 여성 아나운서의 시청각 코퍼스를 구축하였다 코퍼스 구축시, 입술파라미터 추출하기 위하여 여성화자의 얼굴에 스티커를 붙이고, 이의 위치를 영상처리기법에 의하여 얻었다. 그리고 길이, 세기 그리고 피치의 운율정보를 얻기 위하여 음성을 HTK (hidden Markov tool kit)를 사용하여 레이블 하였다. 립싱크의 기본단위로는 자음-모음-자음의 음절단위를 사용하였는데, 구축된 시청각 코퍼스는 입술의 정보 그리고 음운론적, 운율적 정보를 포함하는 음절들로 구성된다. 입술합성시에는 입력된 텍스트로부터 음절의 열을 만들고 각 음절에 적절한 대표들을 코퍼스로부터 N개씩 선정후, 최적의 열은 비터비탐색을 통하여 얻었다. 이를 위하여 음운론적 거리와 운율거리 함수가 정하였다. 컴퓨터 모의실험결과 제안된 알고리듬이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 특히 립싱크에서는 길이정보뿐 아니라 길이와 피치의 정보도 유용함을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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