입체음향 시스템의 목적은 청취자에게 음원을 획득한 장소에 있는 것과 같은 느낌을 주는 것이다. 이를 위해 일반적으로 더미헤드가 많이 사용되고 있다. 인간의 머리형태를 한 더미헤드의 특성 때문에 더미헤드를 통해 획득한 음원을 헤드폰을 통해 청취하는 경우 현장감을 느낄 수 있다. 하지만 더미헤드의 형태 및 크기는 공공장소에서 사용하기에는 제약이 있고 더미헤드를 통해 획득한 신호는 멀티채널로 확장하기가 어렵기 때문에 본 논문에서는 이러한 더미헤드를 구체로 간략화 한 후 구체 위에 다수 개의 마이크를 배치하여 입체음원을 획득하기 위한 멀티채널 3차원 마이크 기술에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 멀티채널 3차원 마이크는 구체 위의 수평면 상에 5개의 마이크를 배치하여 입체 음원을 획득한 다음 후처리 과정을 통해 헤드폰, 스테레오, 스테레오 다이폴, 4채널 및 5채널 재생환경 등에서 재생이 가능하다. 다양한 재생신호의 생성을 위한 후처리 과정은 많은 연산량을 필요로 하기 때문에, H/W로 제작하였다. 멀티채널 3차원 마이크의 성능을 검증하기 위해 방향성 실험을 수행한 결과, 멀티채널 재생환경에서 더미헤드 기술의 단점인 전/후방 혼동현상을 현저하게 줄일 수 있었다.
본 논문은 스펙트로그램과 심층 신경망을 이용한 온라인 오디오 장르 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 동작을 위하여 1초 단위로 신호를 입력하여 speech, music, effect 중 하나의 장르로 분류하고, 동작의 범용성을 위하여 기존 오디오 분석에 널리 사용되는 MFCC 대신에 스펙트로그램 기반의 특성 벡터를 사용한다. 실제 TV 방송 신호를 사용하여 장르 분류 성능을 측정하였고, 제안 방법이 기존 방법보다 각 장르에 대하여 우수한 성능을 제공하는 것을 확인하였다. 특히 제안 방법은 기존 방법에서 나타나는 music과 effect 사이를 잘못 분류하는 문제점을 감소시킨다.
The high capacity audio watermarking algorithms are facing a main challenge in satisfying the robustness against attacks especially on de-synchronization attacks. In this paper, a robust and a high capacity algorithm is proposed using segment selection, Stationary Wavelet Transform (SWT) and the Quantization Index Modulation (QIM) techniques along with new synchronization mechanism. The proposed algorithm provides enhanced trade-off between robustness, imperceptibility, and capacity. The achieved watermarking improves the reliability of the available watermarking methods and shows high robustness towards signal processing (manipulating) attacks especially the de-synchronization attacks such as cropping, jittering, and zero inserting attacks. For imperceptibility evaluation, high signal to noise ratio values of above 22 dB has been achieved. Also subjective test with volunteer listeners shows that the proposed method has high imperceptibility with Subjective Difference Grade (SDG) of 4.76. Meanwhile, high rational capacity up to 176.4 bps is also achieved.
This study receives the noise transmitted in a constant audio frequency range through a microphone array in which the noise(like grease in a pan) occurs on the power supply line due to the troublesome partial discharge(arc). Then by going through a series of signal processing of removing noise, this study measures the distance and direction up to the noise caused by the troublesome partial discharge(arc) and monitors the result by displaying in the analog and digital method. After these, it determines the state of each size and judges the distance and direction of problematic part. When the signal sound transmitted by the signal source of bad insulator is received on each microphone, the signal comes only in the frequency range of 20 kHz by passing through the circuit of amplification and 6th low pass filter. Then, this signal is entered in a digital value of digital signal processing(TMS320F2812) through the 16-bit A/D conversion. By doing so, the sound distance, direction and coordinate of bad insulator can be detected by realizing the correlation method of detecting the arriving time difference occurring on each microphone and the algorithm of detecting maximum time difference.
In this paper, we introduce SlimSRP, an ultra-low-power digital signal processor (DSP) solution for mobile audio and voice applications. So far, application processors (APs) have taken charge of all the tasks in mobile devices. However, they have suffered from short battery life problems to deal with complex usage scenarios, such as always-on voice trigger with continuous audio playback. From extensive analysis of audio and voice application characteristics, SlimSRP is designed to relive the performance and power burden of APs. It employs three-issue VLIW architecture, and the major low-power and high-performance techniques include: (1) an optimized register-file architecture friendly for constants generation, (2) a powerful instruction set to reduce the number of register file accesses and (3) a unique instruction compression scheme that contributes to saved memory size and reduced cache miss. An implementation of SlimSRP runs at up to 200MHz and the logic occupies 95K NAND2 gates in Samsung 28LPP process. The experimental results demonstrate that a MP3 decoder application with a 128kbps 44.1kHz input can run at 5.1MHz and the logic consumes only 22uW/MHz.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 컴퓨터 비전 분야와 관련 분야에서 큰 인기를 얻었으나, 아직까지는 오디오 신호를 직접적으로 생성하는 GAN이 제시되지 못했다. 오디오 신호는 이미지와 다르게 이산 값으로 구성된 생플링된 신호이므로, 이미지 생성에 널리 사용되는 CNN 구조로 학습하기 어렵다. 이러한 제약을 해결하고자, 최근 GAN 연구자들은 오디오 신호의 시간-주파수 표현을 기존 이미지 생성 GAN에 적용하는 전략을 제안했다. 본 논문은 이 전략을 따르면서 GAN을 사용해 생성된 오디오 신호의 충실도를 높이기 위한 개선된 방법을 제안한다. 본 방법은 공개된 스피치 데이터세트를 사용해 검증했으며, 프레쳇 인셉션 거리(Fréchet Inception Distance, FID)를 사용해 평가했다. 기존의 최신(state-of-the-art) 방법은 11.973의 FID를, 본 연구에서 제안하는 방법은 10.504의 FID를 보였다(FID가 낮을수록 충실도는 높다).
본 논문에서는 비교적 간단한 설계기법과 효율적인 디자인 기술을 사용하여 방송용 8.4" LCD 모니터를 개발하였다. 소형화 기술, 혼성 비디오신호 처리기술, 하나의 포트에 다종의 HD 시그널을 구현하는 기술, 기판제작에 있어서의 디지털 신호와 아날로그 신호의 분리기법과 타겟 보드에 맞는 오디오 신호 처리기술 등이 본연구의 주 연구 대상이다. 제안된 다용도의 8.4" LCD 모니터는 방송용으로 고안하여 제작하였으므로 해당 분야에서의 활용에 있어서의 효율이 기대된다.
무전기의 음성통신은 PTT(: Push To Talk)를 이용한 반이중(half-duplex) 방식으로, 송신 시 단일 통화선로를 점유한다. 전화와 무전기간, UHF와 VHF 간의 인터페이스와 같이 서로 다른 이종 장치 간 음성통신을 위해서는 두 장치간의 자동전환장치가 요구되고, 이 장치는 입력 신호로부터 전송해야 할 음성을 검출하는 음성전환장치의 성능에 따라 전송되는 음성신호의 손실여부에 많은 영향을 받는다. 기존방식은 단순 입력신호의 크기 즉, 에너지 레벨을 통해 기준을 정함으로써 잡음에도 반응하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음성신호처리기법을 이용하여 입력된 신호가 음성임을 판별함으로써, 이종 기기 사이의 음성을 자동으로 전달하는 장치를 구현하였다. 이를 통해 음성 자동전환장치의 성능향상을 확인하였고, 이종 기기 간 음성 손실 없는 전송을 수행할 수 있었다.
본 연구에서는 음성전기변환기로서 다이나믹 마이크로폰과 디지털 신호처리기를 사용하고 성능분석을 통해 좋은 음성신호를 출력하는 방법을 다루었다. 음성음향시스템의 성능이라 함은 음성신호를 왜곡하지 않고 얼마나 원음 특성을 충실하게 증폭하여 확성하는가를 뜻한다. 마이크로폰의 주파수 응답특성을 측정한 후, 신호처리방법으로 표준마이크로폰 주파수 응답특성과 비교하여 주파수대역 별 보정치를 구하였다. 본 논문에 사용된 마이크로폰과 스피커는 일반적으로 사용되는 제품으로, 주파수응답특성을 구하고 기준치와 비교하여 필요한 보정치를 구하였다. 이와 같이 구한 마이크로폰과 스피커의 보정치는 디지털신호처리방법으로 처리하여 원신호음에 가깝게 보상하였다. 그리고 음성음원과 수음마이크 사이의 거리변화에 의한 음향특성변화보상에 관한 측정 결과도 비교적 좋은 결과를 얻었다.
최근, 심층신경망 기반 오디오 부호화기가 활발히 연구되고 있다. 심층신경망 기반 오디오 부호화기는 기존의 전통적인 오디오 부호화기보다 구조적으로 간단하지만, 네트워크의 복잡도를 증가시키지 않고 인지적 성능향상을 기대하는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 인간의 청각적 특성을 활용한 심리음향모델 기반 손실함수를 사용한 기법들이 소개되었다. 심리음향 모델 기반 손실함수를 사용한 오디오 부호화기는 양자화 잡음을 잘 제어하였지만, 여전히 지각적인 향상이 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망 기반 오디오 부호화기를 위한 Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 윈도우 크기의 최적화 제안한다. Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 계산을 위한 윈도우 크기를 조절하며, 이를 통하여 오디오 부호화에 적합한 윈도우 사이즈를 결정한다. 실험을 통해 얻은 최적의 Multi-time Scale 손실함수를 사용하여 네트워크를 훈련하였고, 주관적 평가를 통해 기존의 심리음향모델 기반 손실함수보다 좋은 음성 품질을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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