• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.345-352
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• 2004

본 논문에서는 자유음장 모델을 기초로 5.1채널 스피커 시스템의 보상함수를 해석하고, 이를 심리음향에 기초한 바크 스케일(bark scale) 등 가 보상 밴드패스 필터에 적용하여 주파수 제한적인 음질 보상에 대한 실험을 통해 5.1채널 스피커 시스템에서 음향 재현시 나타나는 크로스토크를 제거함으로써 보다 입체적인 음을 재현하는 방법을 제안하였다. 정면 채널과 서라운드 채널의 음원을 기존의 2채널 및 5.1채널 시스템에서 제시하는 음원과 비교를 위하여 음질 평가와 함께 청취자를 대상으로 주관적인 평가를 실시하였다. 실험 결과 \pm30{\circ}$의 정면 스피커를 배치한 돌비 표준 스피커 배치에서 38dB 이상의 분리도를 얻었으며, 전문가 그룹의 음의 확산감에 대한 주관 평가에서는 5점 평가를 기준으로 0.4∼0.5점, 음의 깊이감 평가에서는 0.1∼0.2점이 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.178-183
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• 2024

본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.