일반적으로 오디오 시스템 혹은 AV 장치의 음질 평가는 숙련된 음질 평가자(Trained Listeners)의 주관적 평가 기준에 의해 평가가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 방법은 평가자의 개인적 선호도(Preference) 및 청취 환경에 따라 음질 평가 결과가 왜곡되는 현상이 쉽게 발생하게 된다. 이런 이유로 주관적인 음질 평가 방법은 음질 평가자의 체감 음질과 직접적인 관계가 있음에도 불구하고 정확성 및 시불변성에 취약한 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 오디오 시스템 혹은 AV 장치에 대한 주관적인 음질 평가 방법을 기본 모델로 이용하여 주관적 음질 평가 항목과 계량화가 가능한 객관적 음질 평가 항목과의 상관 관계를 규명하여 기존의 주관적 음질 평가를 대체할 수 있는 객관적 음질 평가 방법을 새로이 제시한다.
디지털방송, DAB 등과 같은 디지털 오디오 방송 서비스를 위한 디지털 시스템을 설계하기 위해서는 오디오 음질을 평가하기 위한 방법이 필수적이다. 기존의 방식은 인간의 귀를 이용한 주관적 방식을 이용함으로서 많은 시간과 비용을 들이게 되며, 음질평가를 하는 사람의 주관적 의견에 많이 좌우하게 된다. 그러나 최근 ITV-R에서는 오디오 음질의 객관적 평가를 위한 BS.1387(PEAQ)를 제안함으로 많은 시간과 비용을 절감하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻게 되었다. PEAQ는 인간의 귀에서의 신호의 처리과정과 인식과정을 심리음향모델과 인식모델로 분리하여 구성함으로써 주관적 평가의 SDG(Subjective Difference Grade)에 대응하는 ODG(Objective Difference Grade)를 구하게 된다. 본 논문에서는 이러한 PEAQ의 심리음향 모델과 인식 모델을 원리와 과정을 평가 분석하였다.
본 논문에서는 냉장고로부터 방사되는 소음에 대한 사용자의 불쾌도를 객관적으로 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 이를 위해 8개의 상용 냉장고로부터 방사되는 소음이 무향실과 아파트로부터 녹음되었다. 사용자가 냉장고 소음으로부터 느끼는 주관적 청감을 알아보기 위하여 100명의 평가자로부터 청감 실험을 통하여 각 냉장고 소음의 주관적 평가 데이터가 얻어졌다. 그리고 이로부터 심리 음향 속성을 나타내는 파라미터인 5개의 Sound Quality Metric (SQM) 도출하였다. 마지막으로 주관적 소음 평가 데이터와 5개의 객관적 SQM 값 사이에 높은 상관도를 부여하는 냉장고 소음에 대한 객관적 평가 모델이 제시된다.
VoIP 시스템의 통화 품질은 패킷의 전송 손실에 의하여 크게 저하되며, 각 패킷의 손실에 의한 음질 저하 정도는 해당 패킷의 특성에 따라 결정된다. 따라서 각 패킷 손실에 의한 음질 저하를 미리 분석하여 전송 과정에서 손실되는 패킷을 선택적으로 조정하면 VoIP 통화 품질을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 DS 기반의 네트워크를 사용하는 VoIP에서 각 패킷에 전송 우선순위를 할당하여 통화 품질을 향상시키는 구조를 제안하고, 이를 위한 패킷 중요도 결정 방법을 제안한다. Gilbert 모델에 따른 패킷 손실 환경에서 제안한 방법의 성능을 측정하였으며, 객관적 음질 평가와 주관적 음질 평가를 통하여 VoIP 통화 품질이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문은 차실내 음향 특성 개선 연구로 수행중이며 정상 상태 음향 응답 특성 시험을 통하여 차실내에서 운전자가 듣게되는 음장 특성을 알게 되었고, 라우드 스피커에 대한 음향 특성 시험으로 이러한 차실내 음장의 비평탄성은 라우드 스피커 자체의 문제가 아니라 차실 공간등이 요인에 의한 것이라는 것을 추론할 수 있었다. 배플 상태 및 차량에 장착된 상태하의 라우드 스피커에 대한 임피던스 시험 결과로 임피던스의 장착 부위의 후면 공간이 임피던스 특성 변화를 가져오게 하는 것을 알 수 있었다. 임피던스 시험 결과를 이용하여 라우드 스피커에 대한 모델 매개 변수를 규명할 수 있었고, 이를 이용한 라우드 스피커의 모델 개선이 가능하게 되었다. 또한, 시간 지연 분광법을 이용하여 차실내에서 음향 전파 과정 분석을 할 수 있었고, 이로 인해 운전자가 시간에 따라 다른 음향 응답 특성으로 듣게 되는 것을 알게 되어 향후 음질 개선 연구 수행에 이용될 수 있다. 이러한 방법으로 음이 진행함에 따라 부딪치는 반사면의 흡음 또는 반사 특성을 파악할 수도 있어서 흡음재의 선정 및 라우드 스피커의 장착 위치 및 각도를 선정하는데 이용될 수도 있다. 향후의 연구 방향은 어떠한 음향 패턴이 운전자가 좋은 음향이라고 느끼게 되는지를 규명하는 것, 즉 주관적 평가와 객관적 시험 데이터 사이의 연관성을 확립하는 것과 라우드 스피커 모델링 기법과 차실 공간의 음향 특성을 이용한 차실내 최적 음향 조건을 규명하는 것이 될 것이다.
본 논문에서는 SAOC의 Karaoke 모드의 출력 신호 내에 존재하는 잔여 보컬 성분을 추정하여 억제시킴으로써 음질을 향상시킬 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 잔여 보컬 성분은 Karaoke 모드 환경으로 합성된 신호와 Solo 모드로 새로 합성된 신호를 서로 교차 예측하여 추정될 수 있다. 그러나, 두 신호는 모두 같은 다운 믹스 신호로부터 합성되는 신호이므로, 두 신호간의 높은 상관성으로 인하여 가라오케 신호내의 잔여 보컬 성분뿐만 아니라 음악 성분도 함께 제거된다. 이러한 열화를 해결하기 위해, 본 논문에서는 교차 예측 과정에서 심리 음향적 특성을 고려한 예측 방해 신호를 적용하였으며, 이 신호의 크기는 심리음향모델의 마스킹 특성에 따라 음악적 음질의 열화가 최소화되도록 적응적으로 설정되었다. 실험은 보컬 객체가 포함된 음악 신호에 대해서 객관적 및 주관적 음질평가를 수행하였으며, 전체적으로 성능 향상이 있음을 확인하였다.
최근 음성합성(text-to-speech, TTS) 기술의 발전은 합성음의 음질을 크게 향상하였으며, 사람의 음성에 가까운 합성음을 생성할 수 있는 수준에 이르렀다. 특히, 다양한 음성 특성과 개인화된 음성을 제공하는 TTS 모델은 AI(artificial intelligence) 튜터, 광고, 비디오 더빙과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 따라서 본 논문은 훈련 중 보지 않은 화자의 발화를 사용하여 음성을 합성함으로써 음향적 다양성을 보장하고 개인화된 음성을 제공하는 원샷 다화자 음성합성 시스템을 제안했다. 이 제안 모델은 FastSpeech2 음향 모델과 HiFi-GAN 보코더로 구성된 TTS 모델에 RawNet3 기반 화자 인코더를 결합한 구조이다. 화자 인코더는 목표 음성에서 화자의 음색이 담긴 임베딩을 추출하는 역할을 한다. 본 논문에서는 영어 원샷 다화자 음성합성 모델뿐만 아니라 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델도 구현하였다. 제안한 모델로 합성한 음성의 자연성과 화자 유사도를 평가하기 위해 객관적인 평가 지표와 주관적인 평가 지표를 사용하였다. 주관적 평가에서, 제안한 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 NMOS(naturalness mean opinion score)는 3.36점이고 SMOS(similarity MOS)는 3.16점이었다. 객관적 평가에서, 제안한 영어 원샷 다화자 음성합성 모델과 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 P-MOS(prediction MOS)는 각각 2.54점과 3.74점이었다. 이러한 결과는 제안 모델이 화자 유사도와 자연성 두 측면 모두에서 비교 모델들보다 성능이 향상되었음을 의미한다.
본 논문에서는 HE-AAC (High Efficiency Advanced Audio Coding) 오디오 부호화기의 저주파 대역과 고주파 대역을 담당하고 있는 AAC부호화기와 SBR (Spectral Band Replication) 부호화기에 대해 낮은 비트율에서 효과적인 개선 방법을 제안한다. AAC 부호화기가 담당하는 저주파 대역에서 과도신호가 발생하는 부분의 프리에코를 줄이기 위하여 적용 주파수범위가 저주파 대역 방향으로 선택적으로 확장되는 eTNS (exteded Temporal Noise Shaping) 방법을 고안하였다. 또한 SBR에 의해 부호화되는 고주파 대역에서 톤 성분 복원 시에 잡음층 (Noise floor)이 추가 발생되지 않도록 정현파 모델을 통해 톤을 사전 인지하고 인지된 톤들의 주파수를 QMF 밴드의 중앙으로 재배치하여 성능 향상을 이루었다. 제안한 방법들을 사용하여 복호화한 샘플 음원들에 대해 주/객관적 음질평가를 실시한 결과, 표준 HE-AAC에 비해 향상된 결과를 보여주었다.
5.1채널 스피커 시스템을 이용하여 음향을 재현시 나타나는 현상인 크로스토크를 제거하여 청취자에게 보다 입체적인 음을 재현하는 방법에 관한 것이다. 본 논문에서는 크로스토크를 제거하기 위하여 자유음장 모델을 사용하였다. 이것을 구현함에 있어 주파수 영역에서 심리음향에 기초한 바크 스케일 (bark scale)을 사용한 복소이득 보상을 실시하였으며, 서라운드 채널에 관해서는 밴드패스 필터를 추가하여 주파수 제한적인 음질 보상을 실시하였다. 정면 채널과 서라운드채널의 음원을 제작하여 기존의 2채널 및 5.1 시스템에서 제시하는 음원과 비교하여 객관적인 음질 평가 및 청취자를 대상으로 한 주관 평가를 실시하였다. 제안된 방법에 따라 측정한 결과에 따르면 ±30°의 정면 스피커를 배치한 돌비 표준 스피커 배치에서 38 dB이상의 분리도를 얻었으며 확산감에 대해 전문가를 대상으로 한 주관 평가는 5점 평가를 기준으로 0.4점이 향상되었다.
본 논문에서는 기존 마스킹 임계값 적응 방식을 개선하여 저전송률 오디오 부호화에서 음성 신호에 대한 성능을 향상시킨다. 포먼트 영역 검색 이후, 각 포먼트 영역의 평균 에너지와 해당 서브밴드의 에너지 비율을 이용하여 마스킹 임계값을 변화시킨다. 상대적으로 에너지가 큰 밴드에 대해서는 더 많은 양자화 노이즈가 허용되는 반면, 청각적으로 민감한 스펙트럴 밸리에서는 비트 할당을 높여 양자화 에러를 좀 더 줄인다. 이는 음성 부호화에서 널리 사용되는 지각 가중(perceptual weighting) 개념을 반영한 것이다. 객관적 음질 평가 결과, 제안한 알고리즘이 기존 방식에 비해 음성 신호에 대한 성능을 향상시킨다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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