• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.128-138
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• 2019

본 논문은 서로 다른 두 개의 LOFAR (LOw Frequency Analysis and Recording)그램을 융합하는 방법을 다룬다. 기존의 방법은 주파수 스펙트럼을 이용하여 LOFAR 그램을 융합하기 때문에, 시간-주파수의 2차원 정보인 토널 신호를 융합하는데 제한적인 성능을 갖는다. 제안하는 방법은 전처리 과정에서 2차원 방향성 양방향 필터링을 이용하며, 전처리된 LOFAR 그램의 국부 비등방성 비교를 기반으로 두 LOFAR 그램을 융합한다. 전처리 과정에서 잡음을 억제하고 토널을 부각시키고 나면 국부 비등방성은 토널과 잡음을 구분하기 위한 척도로 사용될 수 있다. 모의 데이터와 해상 데이터를 이용해 LOFAR 그램 융합 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 기존 기법에 비해 융합된 LOFAR 그램의 잡음레벨을 대등하게 하거나 감소시키는 결과를 낳으며, 융합시 토널 누락 현상을 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권4호
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• pp.406-413
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• 2019

본 논문은 두 개의 마이크로폰 환경에서 다중 주파수 대역 이득함수와 주파수 차감법을 결합하여 배경잡음을 억제하는 방법을 제안하였다. 다중 주파수 대역 신호대잡음비 추정을 통해 이득 함수를 얻는 음성 향상 방법은 두 채널 간 잡음신호의 상관성이 큰 경우 잡음 제거 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 하나의 채널 에서 스펙트럼 차감법을 통해 얻은 이득함수와 간섭함수 기반의 신호대잡음비 추정을 통해서 얻은 이득함수를 결합하여 가중된 이득함수를 사용하는 음성 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)의 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험과 스펙트로그램을 사용하여 성능 평가 되어졌고 PESQ시험에서 최대 MOS 0.217의 음질 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.30-37
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• 2022

본 논문은 주파수 영역에서 심층 신경망 기반 음성 향상 모델 학습을 위하여 학습 대상과 네트워크 구조에 따라 두 가지 관점에서 성능을 비교 평가한다. 이때, 학습 대상으로는 스펙트럼 매핑과 Time-Frequency(T-F) 마스킹 기법을 사용하였고 네트워크 구조는 실수 네트워크와 복소 네트워크를 사용하였다. 음성 향상 모델의 성능은 데이터 셋 규모에 따라 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)와 Short-Time Objective Intelligibility(STOI) 두 가지 객관적 평가지표를 통해 평가하였다. 실험 결과, 네트워크의 종류와 데이터 셋 종류에 따라 적정한 훈련 데이터의 크기가 다르다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터의 크기와 학습 대상에 따라 복소 네트워크보다 실수 네트워크가 비교적 높은 성능을 보이기 때문에 총 파라미터의 수를 고려한다면 경우에 따라 실수 네트워크를 사용하는 것이 보다 현실적인 해결책일 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.45-51
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• 2022

음질평가는 물리적 음향 자극에 대해 주관적으로 지각되는 음색을 평가한다는 측면에서 심리음향학적 측정과 관련이 있다. 본 논문은 인공와우 사용자의 음질평가를 위한 예비연구로서 바이모달 인공와우 사용자를 대상으로 음질평가를 시행하고 인공와우만 착용했을 때와 바이모달을 착용했을 때의 음질평가 차이를 파악하고자 하였다. 총 13명의 바이모달 인공와우 사용자와 7명의 편측 인공와우 사용자가 연구에 참여하였고 순음 및 어음 청력검사, 보청기 기능이득과 실이삽입이득을 측정하였다. 음질평가에서는 바이올린소리, 남자와 여자 노래소리, 냉장고 소음의 4개 음향자극을 방음실에서 들려주고 6개 음질평가 항목에 대해 0에서 10까지의 척도로 표시하도록 하였다. 검사결과 바이모달 사용자는 편측 인공와우만 착용했을 때보다 바이모달을 착용했을 때 음질평가 5개 항목에서 0.8점 높았고, 바이모달 사용자와 편측 인공와우 사용자 그룹간 비교에서는 두 그룹 사이에 차이를 보이지 않았다. 주관적 측면의 바이모달 혜택 측정을 위해서 좀 더 체계적인 음질평가 도구와 방법에 대한 후속 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.162-167
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• 2024

풍력발전기에서 방사되는 저주파 소음은 가장 관심이 높은 불만족 사항 중의 하나이다. 이에 본 연구에서는 공학적으로 유용하게 사용할 수 있는 덴마크 모델과 ISO 9613에 기초한 상용 프로그램인 SoundPLAN과 ENPro에 의한 풍력발전기 저주파 소음 예측값들과 측정값을 비교함으로써 모델들에 대한 신뢰성을 살펴보았다. 육상에서 대표적인 3 MW급 풍력발전기를 대상으로 적용한 결과 주파수 12.5 Hz에서 80 Hz 범위에서 측정값과 예측값은 최대 5 dB 이내의 차이를 보였다. 이러한 원인으로는 대상 풍력발전기는 7년 이상 운영되었기 때문에 음향파워레벨의 변화가 생겼기 때문으로 추정할 수 있다. 하지만 저주파 대역에서 가장 정확하다고 할 수 있는 Boundary Element Method (BEM) 예측값과 다른 모델에 의한 예측값 그리고 측정값은 2.5 dB 이내로 잘 일치한 점을 고려할 때 본 연구 대상의 모델들은 3 dB 이내의 편차로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.259-268
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• 2007

본 논문에서는 HMM 기반 통계적인 대역폭 확장(Bandwidth Extension, BWE) 방법의 개선에 대해 다룬다. 이를 위해 우선, HMM 모델 학습을 위한 기존의 Jax의 학습법과 일반적인 Baum-Welch 학습법의 관계를 비교 검토하고, Jax의 학습법의 한계점 및 문제점을 검토한다. 그리고 이를 바탕으로 Baum-Welch학습법을 이용한 새로운 HMM 기반 BWE 방법을 제시한다. 결론적으로, Baum-Welch 학습법은 Jax의 학습법의 일반화된 형태로 볼 수 있으며, 보다 유연하고 적응적인 학습능력을 가진 알고리즘임을 알 수 있다. 따라서 학습 데이터에 대한 보다 정확한 HMM 모델링이 가능하며 아울러, 이와 같이 개선된 HMM 모델을 활용함으로써 BWE 시스템의 성능향상을 가져 올 수 있었다. 실험결과에 의하면, 제시된 새로운 방법이 기존의 Jax의 방법에 비해 실험의 모든 경우에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 주어진 실험조건하에서 근제곱평균(root-mean-square, RMS) 로그 스펙트럴 왜곡(Log Spectral Distortion, LSD) 값이 전체적으로 평균 0.52dB 그리고, 최소 0.31dB에서 최대 0.8dB까지 개선되었다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.207-213
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• 2007

본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.258-264
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• 2010

생활수준의 향상으로 실내용 가전제품 개발의 초점은 제품의 성능 뿐 아니라 소음, 디자인과 같은 요소에 맞추어지고 있다. 청소기는 가전제품 중, 큰 소음을 발생시킴으로써 소음 감소를 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 청소기의 체감 소음 측정 방법에 대한 연구는 청소기 소음 제어에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 청소기 체감 소음 측정을 위하여 청각 시스템을 기반으로 객관적 음질 특징을 제시한다. 인간의 청각 시스템은 특정 주파수 대역에 민감하게 반응하므로, 청각에 민감한 주파수 대역의 소음에너지를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 녹음된 소음의 특정 주파수 영역의 평균 에너지를 계산하여 이를 청소기 음질 측정을 위한 새로운 객관적 특징 값으로 제시한다. 제시하는 객관적 특징 값의 성능을 평가하기 위하여, 14개 청소기의 소음을 녹음한 후, 100명을 대상으로 PCM 및 ACR 주관적 평가 법을 실시하여 주관적 점수를 획득하였다. 제시하는 객관적 특징 값은 주관적 점수와 높은 상관관계를 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.416-423
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• 2009

16개 압전요소로 구성된 3 MHz의 선형 위상차배열 초음파 트랜스듀서를 대상으로, 모든 압전요소가 정상일 때와 임의의 요소 하나가 결함으로 인해 동작하지 않을 때의 음장을 이론적으로 시뮬레이션하고, 슈리렌법에 따라 구축한 음장가시화장치를 이용하여 실험적으로 측정하였다. 조향각 $0^{\circ}$와 $30^{\circ}$일 때 각각에 대한 시뮬레이션의 결과, 임의의 압전요소가 결함으로 인해 동작하지 않을 때의 음장은 모든 요소가 정상적으로 동작할 때의 음장에 비해 부엽 패턴이 크게 다르게 나타나며, 그 형태는 가시화에 의한 측정결과와 잘 일치하였다. 따라서, 가시화 장치에 의해 측정된 2차원 음장에서의 부엽패턴을 시뮬레이션 결과와 비교 분석함으로써 선형 위상차배열 초음파 트랜스듀서의 결함요소 검출이 가능함을 알았다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.401-407
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• 2009

본 논문에서는 주파수 영역에서의 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은 이러한 특징 벡터로 패턴인식에서 우수한 성능을 보이는 GMM을 구성하였으며 원단화자만 있는 구간, 동시통화 구간, 근단 화자만 있는 구간을 우도 (Likelihood) 비교에 따라 분류함으로써 별도의 원단 화자 신호에 대한 음성 검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 사용 없이 잡음환경과 반향 경로 변화에서 강인한 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 상호 상관계수를 고정된 문턱 값과 가부 비교하여 동시 통화 구간을 검출하는 hard decision 방법에 비해 검출 오류 확률 (Detection Error Probability)을 비교한 결과 우수한 성능을 보였다.