본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 평면파의 도래각을 추정하기 위하여 신호부각법과 결합된 MUSIC(SE-MUSIC)을 제안한다. 제안된 SE-MUSIC 알고리즘은 다음 두 가지 과정을 중심으로 이루어진다. (i) 먼저 이상적인 공분산행렬이 갖는 특성을 가지며 Frobenius norm 면에서 추정된 공분산행렬에 가장 가까운 부각된 행렬을 찾고 (ii) 다음으로 부각된 행렬에 MUSIC 방법을 적용하여 입사신호의 도래각을 추정한다. 낮은 신호대 잡음비 환경에서도 제안된 SE-MUSIC이 기존의 MUSIC보다 분해능면이나 통계적 성능 면에서 우수한 성능을 제공함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.
Discrimination of music and speech from the multimedia signal is an important task in audio coding and broadcast monitoring systems. This paper deals with the problem of feature parameter extraction for discrimination of music and speech. The wavelet transform is a multi-resolution analysis method that is useful for analysis of temporal and spectral properties of non-stationary signals such as speech and audio signals. We propose new feature parameters extracted from the wavelet transformed signal for discrimination of music and speech. First, wavelet coefficients are obtained on the frame-by-frame basis. The analysis frame size is set to 20 ms. A parameter $E_{sum}$ is then defined by adding the difference of magnitude between adjacent wavelet coefficients in each scale. The maximum and minimum values of $E_{sum}$ for period of 2 seconds, which corresponds to the discrimination duration, are used as feature parameters for discrimination of music and speech. To evaluate the performance of the proposed feature parameters for music and speech discrimination, the accuracy of music and speech discrimination is measured for various types of music and speech signals. In the experiment every 2-second data is discriminated as music or speech, and about 93% of music and speech segments have been successfully detected.
GNSS의 재밍에 대응하는 기법은 입사되는 재밍 전력을 억제하는 항재밍 기법과 재밍신호원의 위치를 찾아내는 재머위치결정 기법이 주로 사용된다. 두 방법 모두 재밍신호의 방향을 탐지해야 하며 일반적으로 대표적인 도래각 결정알고리즘인 MUSIC이 사용된다. 그러나 MUSIC은 높은 분해능을 가짐에도 불구하고 모든 후보각에 대한 검색을 수행하므로 검색시간이 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 MUSIC의 목적함수를 Cholesky 분해를 이용하여 제곱 항들의 합 형태로 나타내고, 목적함수 계산 도중 일부의 합이 이미 기존의 최소값 보다 크면 계산을 중단함으로써 검색속도를 향상시키는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 동작은 소프트웨어 기반의 모의실험을 통하여 검증하였으며 기존 MUSIC 알고리즘과 비교하여 도래각 추정 성능은 같으나 검색속도가 최대 1.15배 향상됨을 확인하였다.
음악은 사람의 감성, 감정에 영향을 끼치며, 최근 음악의 정서적인 힘은 여러 분야에 응용되고 있다. 특히, 음악을 듣는 것뿐만 아니라 시각적으로 가시화하여 여러 분위기를 연출할 수 있다. 본 논문에서는 음악과 조명을 연계하여 사람과의 상호작용을 위한 감성 제어 시스템을 제안한다. 기존의 FT(Fourier Transform)는 시간에 대한 정보를 가지고 있지 않기 때문에 시간에 따라 주파수 성분이 변하는 신호의 정보를 효율적으로 분석하기 어렵다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 음악 신호 분석은 STFT(Short Time Fourier Transform)을 사용하였고, 세 가지의 장르로 음악을 분류하여 장르에 따른 주파수 특성을 비교해 보았으며, 분석된 범위내의 주파수 성분을 바탕으로 컬러 LED조명의 색상과 밝기 제어를 하였다. 기존의 음악을 이용한 LED조명 제어 연구와 다르게 감성적인 조명의 색 제어와 음악 신호의 변화량을 이용하여 밝기 제어를 하였으며, 제안된 조명 제어 방식은 감성 조명뿐만 아니라 여러 산업분야로 활용 될 수 있을 것이다.
This paper presents a threshold adaptation based voice query transcription scheme for music information retrieval. The proposed scheme analyzes monophonic voice signal and generates its transcription for diverse music retrieval applications. For accurate transcription, we propose several advanced features including (i) Energetic Feature eXtractor (EFX) for onset, peak, and transient area detection; (ii) Modified Windowed Average Energy (MWAE) for defining multiple small but coherent windows with local threshold values as offset detector; and finally (iii) Circular Average Magnitude Difference Function (CAMDF) for accurate acquisition of fundamental frequency (F0) of each frame. In order to evaluate the performance of our proposed scheme, we implemented a prototype music transcription system called AMT2 (Automatic Music Transcriber version 2) and carried out various experiments. In the experiment, we used QBSH corpus [1], adapted in MIREX 2006 contest data set. Experimental result shows that our proposed scheme can improve the transcription performance.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유 정보인 날개 수를 제공하기 때문에 HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 함께 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. 제트 엔진의 날개 수를 얻기 위해서는 날개 수에 비례하는 chopping 주파수를 추출하는 것이 중요하다. 기존의 chopping 주파수 추출 방법은 초기 문턱값(threshold)를 정의하고, 이를 줄여가며, chopping peak를 탐지하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 탐지 방법은 반복적 찾음에 따라 신호에 따라 시간이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘을 이용하여 chopping 주파수를 추출하는 것을 제안한다. 주어진 JEM 신호에 MUSIC 알고리즘을 적용하여 chopping 주파수를 찾아 날개 수 후보군을 정하고, 후보군들의 점수를 위한 다른 chopping 주파수 추출에도 MUSIC 알고리즘을 적용하도록 한다. 반복적으로 찾는 기존의 탐지 알고리즘과 달리, 한번에 찾아내기 때문에 정확한 chopping 주파수를 찾을 뿐만 아니라, 계산 시간도 줄일 수 있음을 입증하였다.
Like any other music, Korean traditional music make a beautiful compound melody of many music instruments. In this paper, we separate melody especially played by two instruments, that is Kayakeum, Piri(Korean pipe) analysing each audio signal. Kayakeum, Piri have a unique frequency component for each sound height. Therefore each melody of them can be expressed into each sheet of notation separately and MIDI codes. We expect that this paper will benefit all the people studying and instructing Korean music.
무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.
기존의 음악 분류 연구는 음악에서 임의 20초 구간 또는 $40%{\sim}45%$ 지난 부분으로부터 20초 구간을 얻은 후 여러 가지 신호적 특징을 추출하여 장르 분류에 사용해왔다. 본 논문에서는 기존 연구의 성공률을 높이기 위해 음악의 클라이맥스 구간을 추출하여 장르 분류하는 것을 제안한다. 음악은 도입과 진행, 클라이맥스 부분으로 나뉘며, 클라이맥스는 음악이 강조하는 부분으로서 그 음악의 특징을 가장 잘 나타낸다. 즉, 음악을 분석하거나, 분류할 때 클라이맥스 부분을 이용하면 보다 효과적인 결과를 얻을 것이다. 음악의 클라이맥스는 FFT를 이용하여 박자와 마디 정보를 얻은 후 마디별 파형 집중도로부터 추출할 수 있다. 논문에서는 기존의 연구에 사용된 방법과 제안한 방법인 클라이맥스를 이용하여 장르 분류 실험을 하였다. 기존 방법은 47%의 성공률을 보이는 반면 제안한 방법은 55% 향상된 성공률을 얻을 수 있었다.
레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RCS를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 값을 근사적으로 구할 수 있는 레이더 신호모델을 제안한다. 제안된 방법에서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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