초록
수중에서의 일시적인 신호는 복잡하고, 변화가 심하며, 비선형적이므로 신호의 패턴을 정확히 모델링하기 어렵다. 본 논문에서는 수중 신호 중 하나인 고래 소리를 선택하여 음성분석 기법에 많이 사용하는 Cepstral 분석에 의한 MFCC 추출법을 이용하여 분석하였고, MFCC와 $L_2$-norm 최소화 기법을 이용하여 고래소리를 재생하였다 실험 분석에 사용된 고래의 종류는 혹등고래(Humpback whale), 참고래(Right whale), 대왕고래(Blue whale), 귀신고래(Gray whale), 밍크고래(Minke whale) 등 5종으로서 과거 한반도 동해안에 출몰한 적이 있는 고래들이다. 원본 고래소리에서 MATLAB프로그래밍을 이용하여 20차 MFCC계수들을 추출한 후 이를 가중 $L_2$-norm 최소화를 이용한 MFCC역변환을 통해 재생한다. 최종적으로 가중치가 3~4의 값에서 고래소리 재생이 가장 적합함을 알 수 있었다.
Underwater transient signals are complex, variable and nonlinear, resulting in a difficulty in accurate modeling with reference patterns. We analyze one type of underwater transient signals, in the form of whale sounds, using the MFCC(Mel-Frequency Cepstral Constant) and synthesize them from the MFCC and the weighted $L_2$-norm minimization techniques. The whales in this experiments are Humpback whales, Right whales, Blue whales, Gray whales, Minke whales. The 20th MFCC coefficients are extracted from the original signals using the MATLAB programming and reconstructed using the weighted $L_2$-norm minimization with the inverse MFCC. Finally, we could find the optimum weighted factor, 3~4 for reconstruction of whale sounds.