본 연구는 산란계가 적정 환경, 더운 환경 그리고 추운 환경에서 특이하게 내는 특이음을 분류한 후 이들을 음성학적으로 판별할 수 있는지를 규명하고자 수행되었다. 일반 발성음은 총 5가지 형태, 더위stress 특이음은 1가지 형태, 그리고 추위stress 특이음은 총 3가지 형태로 각각 나타났다. 기본주파수, 음의 강도, 음의 길이 및 포먼트에 대하여 열환경별 발성음간 유의차를 분석한 결과 모든 parameter에서 유의차가 인정되었으나, Discriminant 분석을 실시하였을 때 음의 길이, 제 1포먼트, 제 3포먼트 및 제 4포먼트가 다른 parameter들 보다 유용한 parameter로 나타났다. 이상의 결과들을 종합해 볼 때, 산란계는 열환경 변화에 따라 특이음을 내었으며, 이들 특이음은 기본주파수, 음의 강도, 음의 길이 및 포먼트 등과 같은 parameter들에 의하여 음성학적으로 판별될 수 있었다.
한국 남동해역 내대륙붕 음향혼탁층이 잘 발달된 이토대(mudbelt) 퇴적물의 음파전달속도와 전기비저항에 대해연구하기 위하여 총 9개 정점에서 피스톤시추기를 이용하여 해저퇴적물을 채취하였다. 각 코어별 10 cm 깊이로 퇴적물의 음파전달속도, 전기비저항, 공극율 및 전밀도를 측정하였고 연엑스선 촬영을 통해 퇴적구조를 관찰하였다. 연구지역의 해저지층은 고해상도 해저지층탐사기를 이용하여 조사하였다. 고해상도 해저지층탐사결과 음향혼탁층의 분포를 알 수 있었으며,코어시료의 연엑스선분석 결과 가스에 의해 형성된 균열구조(degassying structure)를 확인할 수 있었다. 코어시료의 내부구조, 음파전달속도, 전기비저항 및 물성 값을 토대로 연구지역 퇴적물을 가스함유퇴적물(gassy sediment)과 무가스함유퇴적물(non-gassy sediment)로 구분하였다. 퇴적물의 깊이에 따른 속도, 전기비저항, 공극율 및 전밀도 차이는 퇴적물 조직과 관련된 퇴적구조에 영향을 받으며, 가스의 함유유무와 그에 수반되는 균열구조에 의해 음파전달속도와 전기비저항 값이 큰 차이를 나타냈다. 이들 자료의 수직적인 단면도와 상관관계를 통해 연구지역에서는 가스함유 유무에 따라 음파전달속도와 전기비저항 값이 크게 반응하며 이중 음파전달속도가 더 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
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.
잔향시간(reverberation time, T60)은 대표적인 음향 매개 변수로서, 잔향에 대한 정보를 제공한다. 동일한 공간이라도 주파수 대역에 따라 잔향이 미치는 영향은 다르기 때문에, 주파수 대역별(frequency-dependent, FD) T60은 음향환경에 대한 세부적인 정보를 제공하여 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 음성신호로부터 T60을 추정하는 기존의 블라인드 T60 추정 방식들은 대부분 전 대역 T60 추정에 집중되어 있으며, 소수의 블라인드 FDT60 추정 방식들은 공통적으로 저주파 대역에서 열악한 성능을 보인다. 본 논문은 블라인드 FDT60 추정을 위해, 이전에 제안한 주의 집중 풀링 기반 스펙트럼 감쇠율의 가중 합(Attentive pooling based Weighted Sum of Spectral Decay Rates, AWSSDR) 방식을 변형하여 목표를 전 대역 T60에서 FDT60으로 확장하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 ACE challenge의 평가데이터 셋에 대한 성능 평가 결과, 기존의 블라인드 FDT60 추정 방식들보다 우수한 성능을 달성하였으며, 특히, 모든 주파수 대역에서 일관성 있는 우수한 추정 성능을 보였다. 이는, 잔향의 물리적인 특성과 관련된 스펙트럼 감쇠율을 주파수 대역별로 처리하여, 음성신호로부터 FDT60에 대한 정보를 취합하는, AWSSDR 방식의 매커니즘이 주파수에 따라 변하는 잔향의 영향을 반영하여 FDT60 추정에 유용함을 보여준다.
단열암반(fractured rock mass)에서 분리단열망(Discrete Fracture Network;DFN)개념을 적용한 지하수유 동해석 과정 및 결과에 가장 크게 영향을 미치는 인자 중의 하나느 단열투수량계수(fracture transmissivity;$T_f$)이다. $T_f$는 단열특성, 방향성(orientation),단열틈(aperture),크기(size),조도(roughness) 및 충전물질(filling materiral)등에 크게 좌우된다. 본 연구에서는 DFN모델링 과정에서 가장 민감성을 나타내는 인자중 하나인 Tf의 도출을 위해서 초음파주사검층(Borehole Acouist Scanning;Televiewer)과 구가별 정압주입시험(Fixed Inter Length test in constant head;FIL)을 이용하였다. 이 값을 이용하여 해석한 결과, 연구지역의 지하수유동모델링 과정의 신뢰성은 물론 단열투수량계수,터널내 지하수유입량등,해석 전반에 걸쳐 상당한 신뢰성을 부여할 수 있었다.따라서 DFN모델에 의한 지하수유동해석시 Cubic law의 기본전제를 만족하는 단열특성의 경우, televiewer와 FIL시험과의 결과분석을 통하여 도출한 단열조별 Tf는 지하수유동 해석결과에 대한 신로성을 한 단계 제고할 수 있는 방법으로서 의의가 있다.
실내 환경에서 음성 신호는 음향 전달 함수에 의한 반향 신호를 포함한다. 이때 반향의 정도나 반향에 의한 음질 변화를 예측하는 것은 반향 제거 알고리즘 등에서 중요한 정보를 제공한다. 본 논문은 음성 신호의 하모닉 모델링 기법을 이용한 반향 환경에서의 자동 음질 예측 기법을 제안하다. 제안한 방법에서는 반향을 포함하는 음성 신호에 대한 하모닉 모델링 기법이 가능함을 보이고, 모델링된 하모닉 성분과 나머지 성분 사이의 통계적인 비율을 예측한다. 예측된 비율은 일반적인 방 환경에서의 음질 측정 표준 파라미터와 비 교하였다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 반향 환경 (반향 시간 0.2~1.0초)에서 표준 음질 파라미터를 정확하게 예측할 수 있음을 증명하였다.
ISWANTO, Apri Heri;HAKIM, Arif Rahman;AZHAR, Irawati;WIRJOSENTONO, Basuki;PRABUNINGRUM, Dita Sari
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제48권1호
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pp.32-40
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2020
While the utilization of wood as a raw material in related industries has been increasing with the population increasing, the availability of wood from natural forests has continued to decline. An alternative to this situation is the manufacture of particleboard from non-wood lignocellulose materials through the modification of sandwich particleboard (SPb) using bamboo strands as reinforcement. In this study, strandsof belangke bamboo (Gigantochloa pruriens W) and tali bamboo (Gigantochloa apus) were utilized. The non-wood particles included sugar palm fibers, cornstalk, and sugarcane bagasse. The board was made in a three-layer composition of the face, back, and core in a ratio of 1: 2: 1. The binder used was 8% isocyanate resin. The sheet was pressed at a temperature of 160℃ for 5 min under a pressure of 3.0 N/㎟. Testing included physical and mechanical properties based on the JIS A 5908 (2003) standard, while acoustic testing was based on ISO 11654 (1997) standards. The results showed that using bamboo strands as reinforcement has an effect on the mechanical and physical properties of SPb. Almost all the types of boards met the JIS A 5908 (2003) standards, with the exception of thickness swelling (TS) and internal bond (IB) parameters. Based on the thickness swelling parameter, the C-type board exhibited the best properties. Overall, the B-type board thatused a belangke bamboo strand for the surface and sugarcane bagasse as the core underwent the best treatment. Based on the acoustical parameter, boards using a tali bamboo strand for the surface and sugar palm fiber as the core (E-type board) exhibited good sound absorption properties.
본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.
In this paper, a practical quasi-optimal DOA(direction of arrival) estimator is proposed in order to develop a one-axis gimbaled ultrasonic source tracker for mobile robot applications. With help of the gimbal structure, the ultrasonic moving source tracking problem can be simply reduced to the DOA estimation. The DOA estimation is known as one of the representative long-pending nonlinear filtering problems, but the conventional nonlinear filters might be restrictive in many actual situations because it cannot guarantee the reliable performance due to the use of nonlinear signal model. This motivates us to reformulate the DOA estimation problem in the linear robust state estimation setting. Based on the assumption that the received ultrasonic signals are noisy sinusoids satisfying linear prediction property, a linear uncertain measurement model is newly derived. To avoid the DOA estimation performance degradation caused by the stochastic parameter uncertainty contained in the linear measurement model, the recently developed NCRKF (non-conservative robust Kalman filter) scheme [1] is utilized. The proposed linear DOA estimator provides excellent DOA estimation performance and it is suitable for real-time implementation for its linear recursive filter structure. The effectiveness of the suggested DOA estimation scheme is demonstrated through simulations and experiments.
This study attempts to investigate the contribution of prosody to the foreign accent in Chinese speakers' English production by examining the synthesized speech of crossing native and non-native talkers' prosody and segments. For the stimuli of the foreign accent ratings, we transplanted gender-matched native speakers' prosody onto non-native talkers' segments and vice versa, utilizing the TD-PSOLA algorithm. Eight English native listeners participated in judging foreign accent and comprehensibility of the transplanted stimuli. Results showed that the synthesized stimuli were perceived as stronger foreign accent regardless of speakers' proficiency when English speakers' prosody was crossed with Chinese speakers' segments. This suggests that segments contribute more than prosody to native listeners' evaluation of foreign accent. When transplanted with English speakers' segments, Chinese speakers' prosody showed a difference in duration rather than pitch between high and low proficiency such that stronger foreign accent was detected when low proficient Chinese speakers' duration was crossed with English speakers' segments. This indicated that prosody, more specifically duration, plays a role though the prosodic role is not overall as significant as segments. According to the post acoustic analysis, the temporal features contributing to making the duration parameter prominent as opposed to pitch were found out to be speaking rate, pause duration and pause frequency. Finally, foreign accent and comprehensibility showed no significant correlation such that native listeners had no difficulty listening to highly foreign accented speech.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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