• Title/Summary/Keyword: Audio Loudness Control

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Feedback Loudness Control Circuit (피이드백 라우드니스 제어회로)

  • Kim, Ju-Hong;Sim, Gwang-Bo;Eom, Gi-Hwan
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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    • v.20 no.6
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    • pp.58-61
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    • 1983
  • This is a Loudness Control Circuit in an audio amplifier controlled by feedback type volume control variable resistors. This circuit consists of Bridged Twin T network and a ordinary variable resistor. The variably resistor acts not only as a volume control by varying feedback qupntity, but also as Loudness Control through the characteristics variation by Sound Level. This new Loudness Control Circuit showed ideal compensation characteristics that agree computer simulation and measured datas.

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Implementation of Audio Equalization in Video-on-Demand Broadcast Content

  • Kwon, Myung-Kyu
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.22 no.10
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    • pp.63-71
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    • 2017
  • In this paper, we develop the system for audio volume equalization of video on demand(VoD) content and propose the solution for it. In recent years, there has been a steady increase in the number of VoD users in addition to linear channels. However, viewers ought to sit in an uncomfortable way, adjusting the volume intermittently while they are broadcasted. Sudden changes of volume occur between the broadcasting channels, the programs from the co-channel, or the linear channels and the VoDs. Especially, upsurged dissatisfaction from the televiewers has been found due to the unequalized volume when shifting between the linear channel and the VoD. In order to solve this problem, multilateral efforts were put forth, such as a system for keeping the volume at a certain level in digital broadcasting program has been legislated domestically. It leads success in equalizing linear channel volume. On contrary, too little notice has been taken for distorted volume problem of video on demand(VoD) content. In this paper, we developed and applied the volume equalization system into VoD content to achieve uniformization, a similar condition with linear channel(-24LKFS). This suggestion helped uneven current of volume which was in the stage -16 ~ -20LKFS to stable condition by lowering into the stage of -24LKFS. It also brought 20% increase in perspective of volume quality satisfaction level.

Development of Automative Loudness Control Technique based on Audio Contents Analysis using Deep Learning (딥러닝을 이용한 오디오 콘텐츠 분석 기반의 자동 음량 제어 기술 개발)

  • Lee, Young Han;Cho, Choongsang;Kim, Je Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.11a
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    • pp.42-43
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    • 2018
  • 국내 디지털 방송 프로그램은 2016년 방송법 개정 이후, ITU-R / EBU에서 제안한 측정 방식을 활용하여 채널 및 프로그램 간의 음량을 맞추어 제공되고 있다. 일반적으로 뉴스나 중계와 같이 실시간으로 음량을 맞춰야 하는 분야를 제외하고는 평균 음량을 규정에 맞춰 송출하고 있다. 본 논문에서는 일괄적으로 평균 음량을 맞출 경우 발생하는 저음량의 명료도를 높이기 위한 기술을 제안한다. 즉, 방송 음량을 조절하는 기술 중의 하나로 오디오 콘텐츠를 분석하여 구간별 음량 조절 정도를 달리함으로써 저음량에서의 음성은 상대적으로 높은 음량을 가지고 배경음악 등을 상대적으로 낮음 음량을 가지도록 생성함으로써 명료도를 높이는 방식을 제안한다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 오디오 콘텐츠 분석 정확도 측정과 오디오 파형 분석을 실시하였으며 이를 통해 기존의 음량 제어 기술과 비교하여 음성 구간에 대해 음량을 증폭시키는 것을 확인하였다.

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Development of Adaptive Audio Loudness Control Technology based on Human Acoustic Characteristics (청각 특성을 고려한 적응적인 오디오 음량 자동 제어 기술 개발)

  • Lee, Young Han;Cho, Choongsang;Kim, Je Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.125-127
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    • 2018
  • 2016년 이후 방송법 개정을 통해 디지털 방송의 음량을 ITU-R / EBU에서 제안한 측정 방식을 활용하여 채널 및 프로그램 사이의 방송 음량을 맞추어 제공하고 있다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절하는 기술 중의 하나로 ITU-R 1770-3 측정 방식을 기반으로 하여 청각적 특성을 고려한 적응적 오디오 음량 자동 제어 기술을 제안한다. 오디오 음량 자동 제어 기술은 프로그램의 음량을 기준치에 맞추는 동시에 오디오 데이터의 왜곡을 최소화해야 한다. 제안한 기술은 음량을 기준인 -24 LKFS에 맞추는 동시에 왜곡의 최소화하면서 명료도를 높이는 것을 목표로 개발되었다. 이를 위해, 가청/비가청 구간에 따라 적응적으로 이득을 조절할 수 있는 구조를 개발하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 주관적 음질 평가 방식을 실시하였으며 이를 통해 기존의 음량 제어 기술과 비교하여 음질이 향상됨을 확인하였다.

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Audio Contents Classification based on Deep learning for Automatic Loudness Control (오디오 음량 자동 제어를 위한 콘텐츠 분류 기술 개발)

  • Lee, Young Han;Cho, Choongsang;Kim, Je Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.320-321
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    • 2018
  • 오디오 음량을 자동으로 제어하는데 있어 음성이 있는 구간에 대해서 음량이 급격히 줄어드는 것을 막기 위해 콘텐츠에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절을 위한 세부 기술로 딥러닝 기반의 콘텐츠 분류 기술을 제안한다. 이를 위해 오디오를 무음, 음성, 음성/오디오 혼합, 오디오의 4개로 정의하고 이를 처리하기 위한 mel-spectrogram을 이용하여 2D CNN 기반의 분류기를 정의하였다. 또한 학습을 위해 방송 오디오 데이터를 활용하여 학습/검증 데이터 셋을 구축하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 검증 데이터셋을 활용하여 정확도를 측정하였으며 약 81.1%의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.

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