The purpose of this study is to research the influence of soundscape in the preference of landscape. Specifically, standards type of communication are applied to the landscape such as positive scenery and negative scenery. The spatial image was analyzed by the variables of Kaplan\`s information process model. The level of visual preferences was measured by a type of acoustic information and visual information in the landscape, and this data was analyzed by multiple regression. The results of this study can be summarized as follows; The value of landscape preference was maximum value in Type I and minimum value in Type II from all fluent of coherence, mystery, and legibility to, except complexity, and it was not different from preference. These results clearly show the influence of sounds effecting decision of landscape preference. It was different by the type of acoustic information and visual information in landscape. The results of ANOVA among types of acoustic information were differences of mean between positive sound, no sound and negative sound from coherence, mystery, and legibility to, except complexity. These variables may be the major factors which must be considered in planning and designing as the functional basis for quantitative analysis.
본 논문에서는 비음수 행렬 분해 필터 뒷단에 위너필터를 추가하여 배경음 분리 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 배경음이 혼재된 음성 신호의 경우 비음수 행렬 분해 기법으로 1차 분리된 신호에는 아직 완전히 분리되지 못한 부분이 잔류할 수 있다. 이러한 경우 위너필터에 의해 잔류하는 신호의 크기에 비례하여 줄여줄 수 있어 배경음 분리 또는 저감 효과를 기대할 수 있다. 실험을 통해 위너필터를 추가한 경우가 비음수행렬 분해 기법만 적용한 경우에 비해 저감 효과가 높은 것을 확인할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.20-27
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2020
Sound event detection in real-world environments suffers from the interference of non-stationary and time-varying noise. This paper presents an adaptive noise reduction method for sound event detection based on non-negative matrix factorization (NMF). In this paper, we proposed a deep learning model that integrates Convolution Neural Network (CNN) with Non-Negative Matrix Factorization (NMF). To improve the separation quality of the NMF, it includes noise update technique that learns and adapts the characteristics of the current noise in real time. The noise update technique analyzes the sparsity and activity of the noise bias at the present time and decides the update training based on the noise candidate group obtained every frame in the previous noise reduction stage. Noise bias ranks selected as candidates for update training are updated in real time with discrimination NMF training. This NMF was applied to CNN and Hidden Markov Model(HMM) to achieve improvement for performance of sound event detection. Since CNN has a more obvious performance improvement effect, it can be widely used in sound source based CNN algorithm.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.680-690
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2020
In ocean environment, the sound speed gradient of seawater has an important influence on far field sound propagation. The FEM/BEM is used to decouple the vibroacoustic radiation of the spherical shell, and the Green function of the virtual source chain is adopted for decoupling. For far field radiated Sound Pressure Level (SPL), the Beam Displacement Ray normal Mode (BDRM) is employed. The vibration and near-/far-field radiated SPL of spherical shell is analyzed in shallow sea uniform layer, negative/positive gradient, negative thermocline environment, and deep-sea sound channel. Results show that the vibroacoustic radiation of spherical shell acted at 300Hz can be analogous to dipole. When the radiated field of the spherical shell is dominated by large-grazing-angle waves, it can be analogous to vertically distributed dipole, and the far field radiated SPL is lower; while similar to horizontally distributed dipole if dominated by small-grazing-angle waves, and the far field SPL is high.
A holistic representation, such as sparse ceding or independent component analysis (ICA), was successfully applied to explain early auditory processing and sound classification. In contrast, Part-based representation is an alternative way of understanding object recognition in brain. In this paper. we employ the non-negative matrix factorization (NMF)[1]which learns parts-based representation for sound classification. Feature extraction methods from spectrogram using NMF are explained. Experimental results show that NMF-based features improve the performance of sound classification over ICA-based features.
전체관적인 표현방법인 희소 코딩 또는 독릴 성분 분해(ICA)는 이전의 청각의 처리와 소리 분류의 작업을 해명하는데 성공적으로 적용되었다. 반대로 부분 기반 표현법은 뇌에서 물체를 인식하는 방법을 이해하는 또 다른 방법이다. 이 논문에서, 우리는 소리 분류의 작업에 부분기반 표현법을 학습시키는 비음수화 행렬 분해(NMF)(1) 방법을 적용하였다. 잡음이 존재할 때와 존재하지 않을 때 두 가지 상황에서, NMF를 이용하여 주파수-시간영역의 소리로부터 특징을 추출하는 방법을 설명한다. 실험결과에서는 NMF에 기반을 둔 특징이 ICA에 기반을 두어 추출한 특징보다 소리 분류의 성능을 향상시킴을 보여준다.
현대 사회에서는 세계 인구의 대부분이 도시에 몰려 있기 때문에, 도심의 소리는 중요한 의미를 가진다. 그 중 교통음은 가장 대표적인 도심소리 중에 하나이다. 일반적으로 도심 교통음은 환경소음으로, 대표적인 자연의 소리인 숲, 폭포소리등은 사람에게 긍정적인 효과를 주는 소리로 분류한다. 본 연구에서는 자연의 소리가 포함하는 백색잡음에 다양한 형태의 FFT보정 필터를 적용시켜, 사람이 가장 선호하는 형태의 백색잡음 주파수 특성을 발견하고 자연 소리와의 상관관계를 확인하였다. 그리고 여러 형태의 도심 교통음과 숲소리의 파형, 스펙트럼 비교를 통한 분석을 진행하였다. 분석 결과 도심 교통음이 숲소리에 비해 특정 주파수대역과 시점에 집중된 소리 에너지 특징이 있음을 발견하였으며, 이러한 특징이 사람에게 미칠 수 있는 부정적인 요소들을 확인하였다. 마지막으로 전극법 뇌파 실험을 통하여, 도심 교통음과 자연의 숲, 폭포소리를 직접 피실험자들에게 들려주어, 알파파와 베타파의 에너지 분포를 측정하였다. 측정결과 도심 교통음은 자연의 소리보다 현저하게 많은 양의 베타파를 발생 시켰으며, 반대로 자연의 소리는 많은 양의 알파파를 발생 시켰다. 이러한 결과를 통해 도심 교통음이 사람에게 미치는 부정적인 영향과 자연 소리의 긍정적인 영향을 직접적으로 확인하였다.
Plant growth is considered the sum of cell proliferation and subsequent elongation of the cells. The continuous proliferation and elongation of plant cells are vital to the production of new organs, which have a significant impact on overall plant growth. Accordingly, the relationship between environmental stimuli, such as temperature, light, wind, and sound waves to plant growth is of great interest in studies of plant development. Sound waves can have negative or positive effects on plant growth. In this review paper we have summarized the relationship between sound waves and plant growth response. Sound waves with specific frequencies and intensities can have positive effects on various plant biological indices including seed germination, root elongation, plant height, callus growth, cell cycling, signaling transduction systems, enzymatic and hormonal activities, and gene expression.
비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF) 기법은 사전행렬과 크기성분을 번갈아 가며 업데이트 하면서 구하는 방법이며 직관적 해석 및 구현의 용이성으로 인해 중첩음향이벤트 분리 및 검출방법으로 널리 활용되었다. 하지만 비음수 행렬 분해의 고유한 특성인 부분기반표현(part-based representation)으로 인해 하나의 음향 이벤트를 구성 하는 사전(dictionary)의 파편화 현상이 발생하고, 다른 음향이벤트와 중복되는 사전이 생성되어 결과적으로 분리, 검출 성능의 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사전 획득 단계의 부분기반표현에 의한 문제를 해소하기 위해 K-Singular Value Decomposition(K-SVD)을 사용하여 사전을 획득하고, 음향이벤트 검출 단계 에서는 기존 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 크기를 획득 한다. 제안하는 방식을 통해 비음수 행렬 분해 기반의 사전을 사용하는 경우보다 중첩음향이벤트 검출 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
식이음 및 인공음에 대한 어류의 반응행동을 조사하기 위하여 농어의 식이음 및 인공음을 녹음하고 다시 이들을 수중에 방성하여 농어와 숭어의 반응행동을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 식이음에 대한 양의 주음반응은 농어는 강하게 나타내나 숭어는 미약한 반응을 나타내는 것 같다. 2. 식이음에 대한 양의 주음반응을 일으키게 하는데는 적정음압의 식이음을 방성하것이 효과적이었다. 3. 인공음에 대한 반응은 공시어들은 부의 주음반응을 나타내었다. 4. 시어들을 음원에서 멀어지게 하는데는 방성음의 음압을 증가시켜 방성하는 것이 더욱 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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