청취자가 음원의 위치와 방향을 감지할 수 있도록 원하는 지점에 음상을 정위시키는 일과 특정 공간내에서 방사되는 음원의 반사와 확산효과를 모델링하여 가상 공간 음향을 실현하는 일을 효과적으로 접목시키기 위한 3가지 유형의 입체음향 생성방법을 제시한다. 그리고 각 방법의 유효성 및 적합성을 검토하기 위해 실시한 심리음향 평가방법과 그에 대한 결과를 토대로 생성발법들간의 성능을 비교 평가한다.
동해와 남해에서 능동 음향센서 배열 신호를 측정하고, 신호의 공간 상관성을 분석하였다. 주변소음, 표적신호, 해수면과 후방산란 신호, 해상풍, 수직 수온을 25시간 동안 동시에 관측하였다. 남해 측정에서는 분석결과로 부터 주변소음의 공간 상관성이 표적신호 보다 매우 낮고, 표적신호는 전체 음향센서에서 0.5 이상의 상관성을 보였다. 동해 측정에서는 해수면 잔향 신호의 공간 상관성은 해수면 입사각이 클때 높고, 상관성이 0.5이상인 무차원화된 배열의 최대길이는 26도의 입사각에서 3.0, 32도의 입사각에서 3.5였다. 배열센서의 형상과 배열성능을 결정하는 기준이 되는 공간 상관성 파악을 위해서는 향후에 다양한 시공간 변동을 포함한 지속적인 관측이 필요하다.
본 논문에서는 다채널 스피커를 사용하는 서로 다른 포맷의 채널 환경에서 입체 음향 신호의 공간 정보를 효과적인 유지할 수 있는 다채널 포맷 변환 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 다채널 오디오 신호에 대한 공간 정보 분석 및 음원 분리 기술과, 다채널 신호의 재합성 및 공간 정보 재현 기술을 적용하였다. 입체 음향 신호의 공간 정보를 유지하기 위하여 음원의 방향감을 생성하는 패닝 게인 정보를 추정하고, 이를 이용하여 방향성을 가지는 음원과 각 채널의 잔향을 분리하는 음원 분리 알고리즘을 제안하였다. 또한 변환하고자 하는 다채널 포맷에서 음원의 방향성을 유지하고 입체 음향 정보를 충실히 재현하기 위하여, 채널 포맷에 따른 후처리 기술을 적용한 다채널 재합성 알고리즘을 제안하였다. 기존의 다채널 포맷 변환 기술에서는 음원 분리 및 재합성 과정에서 음원의 에너지 비율 및 방향 정보를 유지하지 못하는 문제점이 발견되었으나, 제안된 방법을 사용함으로써 입체 음향의 공간적 특성을 다채널 변환 과정에서 강건하게 유지할 수 있었다.
최근 3차원 가상현실에서의 몰입도를 높이기 위해 실감 음향 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 현재의 가상현실에서 적용되는 실감 음향 생성 장치는 음원의 방위각과 위상에 대한 고려는 적용되어 있지만, 음향이 청자에게 다가오고 멀어질 때 발생하는 도플러 효과를 충분히 반영하고 있는 기술이 부족한 현실이다. 따라서 본 논문에서는 가상현실에서의 몰입감을 향상하기 위하여 입체음향 채널의 공간 회전축 스피커를 통해 도플러 효과가 더해진 3차원 입체 증감 음향을 제공하는 방법을 제안한다. 이를 위해 가상의 3차원 공간상에 위치하는 음원을 사용자가 있는 실제 공간에 대응시키고, 가상 음원의 위치에 따라 각각의 공간 회전축 스피커가 출력하는 출력량, 위상차 그리고 회전 각도를 조절해 3차원 실감 음향을 제공한다. 공간 회전축 스피커가 회전하면서 발생하는 회전음원의 자연적인 도플러 효과와 출력 음원의 주파수 변조를 통한 인위적인 도플러 효과가 더해져 청자에게 음원의 원근감을 더욱 사실적으로 느낄 수 있는 입체 증감 음향의 효과를 제공하게 된다.
음악연주공간의 음향계획에 있어서 적절한 공간감의 확보는 매우 중요한 설계요소가 되었으며, 측면음에너지비율(LEF)이나 IACC 등의 공간감 지표를 활용한 평가는 음향성능 평가의 필수적인 요소 중의 하나가 되었다. 그러나 이 지표값들을 얻기 위해서는 모노채널 무지향성 마이크를 이용한 측정과 함께, 양지향성 마이크 (figure of eight microphone)나 토르소 시뮬레이터 (head and torso simulator)를 통한 측정을 별도로 수행하여야 하는 번거로움이 있다. 본 연구는 공간상의 일정한 좌표를 차지하도록 설계된 5채널 마이크로폰 시스템을 이용하여 공간감 지표들을 예측해낼 수 있는지 확인하고자 하는 것이다. 이를 위해 신경망 (neural network)의 학습된 예측능력을 활용하였으며, 신경망의 훈련을 위해서는 많은 데이터가 필요하므로 현장에서의 측정보다는 다양한 가상공간에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 (CATT-Acoustic V.7.2)의 결과를 활용하였다. 다양한 상황의 가상공간에서 계산된 공간감 지표와 같은 가상공간에서 5채널 마이크로폰을 통해 얻어진 공간음향 정보의 신경망 분석 결과, 계산값과 예측값 사이에 매우 높은 상관관계(correlation)가 있음이 밝혀졌다. 이 결과에 따르면 양지향성 마이크나 토르소 시뮬레이터 등 복잡한 측정장치 대신5채널 마이크로폰 시스템을 사용하여 공간감 지표를 예측하는 것이 가능하다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.427-431
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1998
스테레오, MIDI, MP3 등등의 신호를 입력으로 하여 음상의 공간감, 거리감, 방향감, 확산감, 위치감 등이 지각을 느끼게 하는 공간적 현장감 시스템을 제안한다. 본 제안은 2채널로 기록된 매체를 2채널 또는 다채널로 표현이 가능하며 영상과 더불어 두 개의 스피커만으로도 입체 음향을 즐길 수 있다. 음악의 경우는 장르에 따라 각각의 특징을 가지고 있다. 그러한 특징은 위치감과 방향감에 의해 음장의 형태를 구현하고 공간감 거리감을 부과하므로 입체 음장 구현을 도모한다. 그리고 확산감을 부과하므로써 실조화 공간 음장을 구현할 수있다. 본 논문은 특정한 음색을 변화하기 위하여 이퀄라이저를 이용할 필요가 없으며, 다양한 음장 형태를 DSP를 이용 알고리즘화 하여 구현하던 것을 본 RSF는 아날로그 방식으로 구현하므로써 노이즈 측면과 PCB 패턴 부분 고려등을 고려하지 않고도 구현할 수 있다.
본 논문에서는 다채널 음향 신호의 음원 분리를 수행하기 위하여, 빔공간-영역에서 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하는 음원 분리 시스템을 제안한다. 비음수 행렬 분해(NMF) 기법은 음원 분리에서 최근 널리 쓰이는 알고리즘이며, 특히 최근에는 다채널 비음수 행렬 분해(MC-NMF) 기법으로 발전하여 다채널 음향 신호에 대해서 적용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 다채널 비음수 행렬 분해 기법은 빔공간-영역에서 수행되어, 기존의 다채널 비음수 행렬 분해 기법에 비해 좋은 성능을 가진다. 제안되는 비음수 행렬 분해 기법은 SiSEC 2010의 데이터셋을 이용하여 검증되었다.
교육의 기본적인 형태는 지식의 전달, 즉 음성 전달을 통해 교수가 교육수요자에게 지식을 전달하는 방식이므로 쾌적한 학습 환경 조성에 있어 음환경은 필수적인 고려 요소이다. 실내 음환경은 재실자의 정신적 스트레스와 매우 밀접한 연관성을 가지고 있으므로 적절한 음환경의 조성 여부에 따라 교육의 질적 수준 또한 크게 변화할 것이다. 따라서 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 물리적 음향성능 자료를 바탕으로 가청화 기법을 활용한 청감실험을 실시하였으며 이를 통해 강의전용 공간의 물리적 음향성능 개선에 따른 주관적 음향성능의 만족도 변화를 분석하였다. 연구는 강의전용 공간에서 주로 사용되는 음원 6개를 선정하여 8개의 어휘로 평가를 진행하였다. 연구 결과, 음향성능의 개선에 따라 주관적 음향성능도 개선되었으며 소공연장을 강의전용 공간으로 리모델링한 후 "음악"에 대한 주관적 반응보다 "음성"에 대한 주관적 반응이 긍정적으로 나타나 음성 전달에 보다 적합한 공간으로 개선되었음을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통해 교육시설의 음환경 개선 시 물리적 음향성능 뿐만 아니라 청감실험을 통한 주관적 음향성능 검증의 필요성을 강조하고자 하였다.
본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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