With the advent of sound field simulator, many sound fields have been reproduced by obtaining the impulse responses of specific acoustic spaces like famous concert hall, opera house. This sound field reproduction has been done by the linear convolution operation between the sound input signal and the impulse response of certain acoustic space. However, the conventional finite impulse response based linear convolution operation always makes real-time implementation of sound field generator impossible due to the large amount of computational burden. This paper introduces the fast convolution method using perceptual redundancy in the processed signals, input audio signal and room impulse response. Temporal and spectral psycho-acoustic filters considering masking effects are implemented in the proposed convolution structure. It reduces the computational burden of convolution methods for realtime implementation of a sound field generator. The conventional convolutions are compared with the proposed one in views of computational burden and sound quality. In the proposed method, a considerable reduction in the computational burden was realized with acceptable changes in sound quality.
본 논문은 음악 추천을 위한 새로운 장르 분류 알고리즘을 제안하였다. 특히, 장르 분류 알고리즘에 사용되는 특정 벡터 중 octave-based spectral contrast (OSC)의 성능 개선을 위해서 심리청각 모델과 악기별 사용 octave 범위에 근거하여 새로운 band-pass filter를 설계하였다. 10개 장르별 음악을 포함하고 있는 GTZAN database에 대해서 10-fold cross validation 실험 결과, 다중 옥타브 밴드 OSC에 대해서 기존 OSC에 비해 2.26% 향상된 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC)와 복합 특징 벡터를 구성하여 실험한 결과, 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.
이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.
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 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.
본 논문은 MPEG 오디오 부호화 과정 중 심리음향모델(PAM: Psychoacoustic Model)에 사용되는 FFT를 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 제안한다. MPEG 오디오 부호화 과정 중 심리음향 모델 연산은 많은 연산량을 차지하며, 부호화의 실시간 및 저 전력 구현을 위해서는 이의 최적화가 요구된다. 최적화를 위하여 제안하는 알고리듬은 심리음향모델에서 사용하는 입력신호에 대한 1024-샘플 FFT 대신에 서브밴드과정에서 나온 각각의 32개의 밴드에 대하여 32-샘플 FFT를 함으로써 1024-샘플 FFT의 효과를 얻는데 있다. 이때 서브밴드과정을 거친 신호에 대한 FFT에는 에일리어징이 발생하며 이를 줄이기 위하여 버터플라이 구조의 에일리어징 제거블록을 제안한다. 제안한 알고리듬으로 심리음향모델을 구현할 경우 SMR이 약 1dB이내의 오차를 가지며, 기존 알고리듬에 비해 절반의 연산량으로 심리음향 모델을 위한 FFT 스펙트럼을 얻을 수 있다.
5.1채널 스피커 시스템을 이용하여 음향을 재현 시 나타나는 현상인 크로스토크를 제거하여 청취자에게 보다 입체적인 음을 재현하는 방법에 관한 것이다. 본 논문에서는 자유음장 모델에 기초하여 5.1채널 스피커 시스템의 보상함수를 해석, 이를 심리음향에 기초한 바크 스케일(bark scale) 등가 보상 밴드패스 필터에 적용하여 주파수 제한적인 음질 보상을 실시하였다. 정면 채널과 서라운드 채널의 음원을 제작하여 기존의 2채널 및 5.1 시스템에서 제시하는 음원과 비교하여 객관적인 음질평가 및 청취자를 대상으로 한 주관 평가를 실시하였다. 제안된 방법에 따라 측정한 결과에 따르면 ±30。의 정면 스피커를 배치한 돌비 표준 스피커 배치에서 38㏈ 이상의 분리도를 얻었으며 확산감에 대해 전문가를 대상으로 한 주관 평가는 5점 평가를 기준으로 0.4점이 향상되었다.
스피커를 이용한 5.1채널 재생시 필연적으로 나타나는 현상인 크로스토크를 제거하여 청취자에게 보다 입체적인 음을 재현하는 방법에 관한 것이다 정면 또는 후면에 위치한 스피커로부터 좌우측 귀로 입사되는 교차경로의 음을 제거하여 청취자에게 정확한 음을 제시하는 방법에 대해 기술하였다. 그리고 이것을 2채널 및 5.1 채널에 적용하여 재생하는 방법에 대해 기술하였다. 크로스토크를 제거하기 위한 방법으로는 자유음장 모델을 이용하였다. 이 모델은 음질의 왜곡을 최소화하는 장점을 가지며 근래에 들어 많은 학자들에 의해 연구되고 있다. 구체적으로 크로스토크를 제거 하는 방법으로는 정면 스피커 재생음에 대해서 가청주파수 영역에서 심리음향에 기초한 바크 스케일(bark scale)을 사용한 음질 보상방법을 사용하였으며 서라운드 채널에 관해서는 재생되는 주파수 제한대역에 근거하여 밴드패스 필터를 추가하여 크로스토크 제거를 실시하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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