• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.446-453
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• 2004

본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-118
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• 2009

본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.40-47
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• 2015

본 논문은 비디오 스트리밍 서비스를 위한 MMT (MPEG Media Transport) 시스템에서 제공하는 서비스 방식 중 노력형 서비스(Best-effort service)의 QoS 향상에 대한 연구이다. 퍼클래스(per-class), 퍼플로우(per-flow), 그리고 노력형 서비스와 같은 MMT 서비스 종류 중, 다른 서비스와는 달리 노력형 서비스는 보장된 대역폭을 제공받지 못한다. 따라서, 서비스 우선순위가 가장 낮은 노력형 서비스는 상대적으로 낮은 수준의 영상 서비스를 제공받게 된다. 본 논문에서는 위와 같은 노력형 서비스의 제한된 대역폭의 한계를 극복하기 위해 전송 비트율이 낮은 저해상도의 영상을 전송하고 상향표본화(Upsampling)하는 방식을 연구하고 실험 결과를 통해 전달된 영상의 화질 측면에서 제안하는 방식의 타당성을 증명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.233-238
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• 2005

CELP 계열 음성부호화기는 대략 4.8kbps의 전송률로 음질 면에서 우수한 특성을 지닌다. 이중에서 인터넷폰과 화상회의를 위해 개발되어진 G.723.1 음성부호화기는 5.3kbps ACELP와 6.3kbps MP-MLQ 이중 전송률로 구성된다. 본 논문에서는 CELP 계열 음성부호화기의 음질 개선을 위해 가변 윈도우를 이용한 새로운 스펙트럼 분석 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서는 스펙트럼 분석시 고정 윈도우를 사용하기 때문에 합성음의 스펙트럼의 경우 왜곡이 발생한다. 그러므로 스펙트럼 누설을 최소화하기 위해 조절되어진 윈도우를 사용하였다. 제안한 알고리즘을 G.723.1 ACELP에 적용한 실험결과에서 스펙트럼 왜곡은 0.084dB 정도 감소, 잔차 에너지는 6.3$\%$ 감소하였으며 이에 반해 MOS는 0.1 정도 개선되었다.

• 경영과학
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• 제33권3호
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• pp.19-30
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• 2016

This study provides a framework to assess network design under the regime of QoE (Quality of Experience). Our approach is expected to reveal the necessity of developing the QoE measures and applying this notion to network design, particularly in the mobile environment. Furthermore, our model shows the ample potential that both users and network providers are able to attain a win-win case by shifting the focus on network design and service operations from QoS (Quality of Service) to QoE. Since the former considers only relevant technological specifications, it may fail in capturing critical factors surrounding users, such as a context where the corresponding user is working on. For example, according to one study [13], the bit-rate, a widely employed QoS measure, shows inferior performance in provisioning network resources to the MOS (Mean Opinion Score), a representative QoE measure. Our framework develops the idea and construct a prototype to systematically assess network design and operations in terms of QoE. The proposed prototype aims at achieving a higher level of efficiency without severely deteriorating users' satisfaction level. We also provide some simulation results which support our idea. That is, reducing the chance of over-provisioning on the basis of the QoE paradigm results in a great flexibility. It may give price cut for users or postponement of network investment for providers or both. Our simulation results also seem robust irrespective of the forms of the QoS-QoE relationship.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.823-829
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• 2011

본 논문은 현재 상용화되어 국내에서 서비스가 제공되고 있는 무선 접속 시스템인 와이브로 네트워크를 통해서 패킷기반 음성 서비스가 제공되는 경우 예상되는 서비스 품질에 관한 것이다. 무선 환경에서 패킷기반 음성 서비스를 위한 체계적인 서비스 품질 관리 방안 수립을 위한 노력의 일환으로 이미 개발된 품질 측정 소프트웨어[2][3]를 이용하여 다양한 시나리오 하에서 음성 서비스의 품질을 측정하였다. 측정 결과의 분석을 통해서 현 시점에서 와이브로 네트워크를 통해서 음성 서비스가 제공될 경우 서비스 품질이 상당히 양호할 것임을 확인할 수 있었다. 추가적으로 무선 전송 환경의 변화가 음성 서비스의 품질에 미치는 영향을 알아보기 위한 또 다른 실험을 통해서 음성 서비스 품질의 급격한 저하 현상이 나타나는 무선 품질 지표의 값을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.105-113
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• 2007

본 논문은 정현파 모델 기반의 코덱을 위한 매칭 퍼슈잇(Matching Pursuit)의 성능을 개선시킨 새로운 정현파 모델링을 제안한다. 제안하는 damping 요소를 첨가한 매칭 퍼슈잇 정현파 모델링은 과거와 현재 프레임에서 파라미터들간의 상관성을 이용하여 damping 요소를 정의하고 현재 프레임에서 보다 정확한 정현파 파라미터를 damping 요소에 따라 매칭 퍼슈잇 방법으로 추출한 후 합성한다. 따라서 인접 프레임과의 보간 없이 현재 프레임에서의 정현파 파라미터만으로 효율적인 모델링이 가능하다. 제안한 모델링 방법은 보간법을 사용한 일반적인 정현파 모델과 달리 추가지연을 가지지 않으면서 유성음 구간 신호뿐만 아니라 모든 구간에서 개선된 음질을 보인다. 제안한 모델링 방법의 성능을 SNR, MOS값, LR(Itakura-Saito likelihood ratio), CD(cepstral distance)를 통해 보간법을 사용한 매칭 퍼슈잇과 비교 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.249-255
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• 2012

본 논문은 현재 상용화되어 국내에서 서비스가 제공되고 있는 무선 접속 시스템인 HSDPA (High Speed Downlink Packet Access) 시스템을 통해서 패킷기반 음성 서비스가 제공되는 경우 예상되는 서비스 품질에 관한 것이다. 무선 환경에서 패킷기반 음성 서비스를 위한 체계적인 서비스 품질 관리 방안 수립을 위한 노력의 일환으로 이미 개발된 품질 측정 소프트웨어[2][3]를 이용하여 다양한 시나리오 하에서 음성 서비스의 품질을 측정하였다. 측정 결과의 분석을 통해서 현 시점에서 HSDPA 시스템을 통해서 음성 서비스가 제공될 경우 서비스 품질이 상당히 양호할 것임을 확인할 수 있었다. 추가적으로 무선 전송 환경의 변화가 음성 서비스의 품질에 미치는 영향을 알아보기 위한 또 다른 실험을 통해서 음성 서비스 품질의 급격한 저하 현상이 나타나는 무선 품질 지표의 값을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.71-83
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• 1994

본 논문은 한국어 문어면환(TTS : Text-to-Speech) 시스템내에서의 음성합성시 음질 및 자연성 개선을 위한 연구 결과이다. 합성방법으로는 단음절단위의 파형을 시간영역에서 분석(표1)하여 규칙합성에 필요한 매개변수(표2)를 추출하여 규칙합성시켰다. 실험에 사용된 음절은 한국어 발음 대사전의 빈도순위에 따라 V형 19개, CV형 80개, VC형 30개, CVC형 100개등 총 229음절을 선정하여 규칙합성시켰다. 규칙합성음의 평가방법으로는 229개의 규칙합성음중 음절 유형별로 15개씩 무작위로 추출한 합성음을 사전지식이 없는 임의의 그룹을 선정하여 이해도, 명료도, 잡음감, 자연성등 4가지 항목에 대하여 주관적인 오피니온 평가를 수행하였다. 실험결과, 합성음의 음질은 대단히 명료한 수준이었으며, 운율요소의 제어결과는 지속시간(장단)과 악센트(강약)의 제어(그림 9, 그림 10)가 가능하였으며, 피치주기(억양)의 제어도 Lagrange 보간법을 사용함으로써 가능하였다(그림 11, 그림 12).

• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.55-63
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• 2020

음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자 변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.