The purpose of this study is to analyze the appropriate evaluation method for the water supply and drain noise of bathroom in apartment and to propose some fundamental idea on its regulation. For this reason, it was studied the acoustical characteristics of water supply and drain noise as modifying the water supply pressure for the washbasins and toilet stools and suggested the optimum evaluation method through psychoacoustic test. As a result of investigation of the levels by evaluating the adjectives and noise sources with 7-step criteria corresponding to each level of plumbing noises and analysis of the correlation between physical evaluation values by comparing the criteria, dB(A), N, and NC, with subject's response, determination coefficient($R^2$) was shown to be relatively fair or higher ranged from 0.65 to 0.92. It is shown that 'Harsh', 'Nervous', 'Unpleasant', 'Distasteful', and 'Repellent' as a second factor are to be appropriate to evaluate plumbing noise. Above these results could be used in basic data establishing KS(Korean Standard) for evaluation and rating procedure and measures reducing these noise.
This study is directed toward determining the number and characteristics of psychologically meaningful perceptual dimensions required for assessing the sound Ouaiity with respect to vehicle interior and/or exterior noises. and toward identifying the acoustical or psychoacoustical bases underlying the perception. By nonmetric MDS and clustring analysis of sound quality data sets on our own, of critical importance are two perceptual dimensions for which subjective verdicts can be interpreted as loudness and sharpness. The perceptual dimensions based upon similarity judgments could be accounted for 48% and 24% of the variance. each of which might be a match for the acoustic parameter "A-weighted maximum pressure level"(r= .85) and for the psychoacoustic parameter "sharpness" (r= .65), respectively. On the other hand, the perceptual dimensions based upon preference ratings could explain 66% and 10% of the variance. where the acoustic parameter "A-weighted maximum pressure leve"(r= .92) might be taken to be a best predictor, but sharpness appeared to be less suitable for the description of Preference behavior. Linked to the results, the problems of quantitative modelling of subjective sound quality evaluation and also of implementing corresponding cognitive combination rule for technical and industrial applications, say having "winner-sound qualify" according to preference criteria will be shortly in discussion.
소음에 대한 인간의 심리적 인지는 소음의 여러 가지 물리적 요인에 의하여 영향을 받는다. 그러나 현재의 환경소음 평가는 A 가중치 등가 소음 수준을 기준으로 평가되고 있으며 인간의 다양한 감성적 요인을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 환경소음 평가를 위하여 환경소음원 43개에 대하여 주관평가와 통계적 분석방법을 사용하여 인간의 감성에 영향을 주는 음질인자 (Sound quality factor)를 분석하였다. 분석방법은 먼저 다양한 환경소음원에 대한 음질물리량 (Sound quality metrics)을 분석하여 음원을 분류하였으며 분류된 음원의 주된 음질 물리량을 고찰하였다. 그리고 쌍대비교법 (Paired comparisons method)과 어의분별척도법 (Semantic differential method)을 사용하여 주관 평가를 실시하고 음질의 요인을 분석하였으며 물리량과의 관계를 규명하였다. 마지막으로 요인에 대한 물리량의 기여도를 분석함으로써 환경소음의 감성적 인지에 대한 기초 물리량을 설정하였다.
사람이 소리를 듣는 것은 다분히 감정적이고 주관적으로 이루어진다. 따라서 소음 측정의 척도로 주로 사용되는 dB(A)와 같은 청감을 고려한 수치로 표현하기 어렵기 때문에 때와 장소, 차량에 따라 주관적이고 사람의 감정에 맞는 주관적 척도가 요구된다. 즉, 평가하고자 하는 음질인자 항목들은 독립적 관계가 아닌 서로 상관관계의 특성을 고려하여 음질 평가를 수행해야 한다. 그러므로 인간의 청감에 가깝고 정확한 음질 평가를 위해서는 음질인자 별 다변량 분석이 필요하다. 본 연구에서는 차량 주행 소음을 대상으로 특성인자간 상관관계를 고려해 시스템을 분석할 수 있는 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance,MD)를 통해 음질 인덱스를 구축하고자 한다.
3차원 공간에서 음원으로부터 사람의 귀로 음향적인 전달 과정을 표현하는 머리전달함수는 사람이 음원의 위치를 판단할 수 있는 중요한 정보를 포함하고 있으며, 이를 이용하여 실질적으로는 존재하지 않는 음원을 근사적으로 생성할 수 있다. 그러나 각 청자에 특화되지 않는 머리전달함수를 사용함으로 인해 전후 방향이나 상하 방향의 혼동이 발생하게 되어 음상정위 성능이 저하된다. 이 논문에서는 머리전달함수를 통해 생성된 입체음향을 인간의 청각 특성을 사용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 머리전달함수가 적용된 사운드 신호의 전역 마스킹 값을 계산한 후, 청자에게 크게 영향을 미치는 주파수 대역만을 추출하여 이를 강조함으로서 각 방향에 해당하는 인지 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법의 성능을 청감테스트를 통해 증명하였다.
The objectives of this study were to investigate physiological and psychological responses to the rustling sound of Korean traditional silk fabrics and to figure out objective measurements such as sound parameters and mechanical properties determining the human responses. Five different traditional silk fabrics were selected by cluster analysis and their sound characteristics were observed in terms of FFT spectra and some calculated sound parameters including level pressure of total sound (LPT), Zwicker's psychoacoustic parameters - loudness(Z), sharpness(Z), roughness(Z), and fluctuation strength(Z), and sound color factors such as ${\Delta}L\;and\;{\Delta}f$. As physiological signals, the ratio of low frequency to high frequency (LF/HF) from the power spectrum of heart rate variability, pulse volume (PV), heart rate (HR), and skin conductance level (SCL) evoked by the fabric sounds were measured from thirty participants. Also, seven aspects of psychological state including softness, loudness, sharpness, roughness, clearness, highness, and pleasantness were evaluated when each sound was presented. The traditional silk fabric sounds were likely to be felt as soft and pleasant rather than clear and high, which seemed to evoke less change of both LF/HF and SCL indicating a negative sensation than other fabrics previously reported. As fluctuation strength(Z) were higher and bending rigidity (B) values lower, the fabrics tended to be perceived as sounding softer, which resulted in increase of PV changes. The higher LPT was concerned with higher rating for subjective loudness so that HR was more increased. Also, compression linearity (LC) affected subjective pleasantness positively, which caused less changes of HR. Therefore, we concluded that such objective measurements as LPT, fluctuation strength(Z), bending rigidity (B), and compression linearity (LC) were significant factors affecting physiological and psychological responses to the sounds of Korean traditional silk fabrics.
최근에 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법이 제안되었다. Virag의 알고리즘에서는 기존의 방법보다 청취자가 더 편안한 음성을 들을 수 있지만 잡음에 강인한 음성활동 검출기가 필요하다. 음성활동 검출기를 필요로 하지 않는 확장 스펙트럼 차감법에서는 신호 대 잡음비가 감소함에 따라 잔여 잡음이 더욱 잘 들리게 된다. 본 논문에서는 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법에 Wiener 필터를 결합한 새로운 음질 개선 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Wiener 필터를 사용하여 음성 구간에 서도 잡음의 추정치가 계속 갱신되므로 음성 검출기가 필요 없고 마스킹 임계값에 따라 차감 파라미터를 조정하기 때문에 잔여 잡음이 거의 들리지 않게 된다. 제안된 방법에 대하여 시뮬레이션을 통하여 기존의 스펙트럼 차감법과 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 사용하여 개선된 음성이 기존의 방법에 비하여 청취하기에 더 편한 음질을 제공하였다.
This paper is to provide the basic way of a acoustical evaluation and efficient control noise by investigating the limits of perceptual loudness of living environment and by finding out any correlation between Physical characteristics of noise and psychoacoustic parameters. The limits of perceptual loudness were selected by the subjects in a chamber for residential and working environment. And the noise sources were analyzed to find out whether there is any correlation with Zwicker parameters and ACF factors. In this study especially, to set up the domestic evaluation grade about floor impact noise. we'd like to suggest the loudness Perception research result as fundamental resource for setting up the evaluation grade through the result that is based on annoyance. In the result of this research, upper limit of heavy-weight impact noise was L-60, and lower limit of it was L-50. On the other hand, upper limit of light-weight impact noise was L-70, and lower limit of it was L-55. It seemed that the loudness of noise from vacuum cleaner noise does not affect its perceived noisiness. Noises implicated In human such as floor walking noise and talking sound, are the most irritating noise in office environment.
이 논문에서는 토널 특성을 이용한 브라인드 오디오 워터마킹을 제안한다. 먼저 기존의 심리음향연구를 통해 토널의 인지영향에 대해 살펴보고, 토널 성분이 여러 신호처리 후 변동측면에서 매우 안정적인 특성을 가짐을 다른 워터마크에 이용되는 특성들과 비교하여 보였다. 이를 기반으로 토널 마스커를 구성하는 주파수 신호들의 관계를 이용한 브라인드 오디 오 워터마킹(blind audio watermarking) 기법을 제안하였다. 이 기법이 적용된 오디오에 대한 SDG(Subjective Diff-Grades) 음질평가에서 평균 SDG 0.27의 결과를 얻었고 이는 비지각성 면에서 토널의 인지 영향을 이용한 워터마킹이 유용하다고 볼 수 있다. 또한 time shift를 제외한 여러 신호처리 후의 워터마크 추출 결과는 98%이상으로 제안한 워터마킹의 강인성을 보였다. Time shift처리에 대해서는 시간 축 상에서 최적의 위치를 찾아 추출하는 새로운 방법을 적용하여 추출율 90%의 결과를 얻었다.
일반적으로 고음질 오디오 부호화 방법은 전통적인 데이터 압축 기법과 인간의청각 모델을 결합한 구조를 갖고 있다. 고음질 오디오 부호화에 사용되는 주요한 청각 특성은 주파수 영역에서의 마스킹 현상이므로 서브밴드 부호화나 변환 부호화와 같은 주파수 영역 방법들이 널리 사용된다[1][2]. 그러나 지금까지의 고음질 오디오 부호화에서 시간 영역 마스킹과 시간 영역 중복성을 제거하는 방법은 적용되지 않았다. 본 논문에서 제안한 오디오 데이터 압축 방법은 시간 및 주파수 영역에서 통계적, 지각적 중복성을 제거한다. 주파수 영역으로 변환된 오디오 신호는 6프레임으로 구성된 패킷으로 나뉘어진다. 한 패킷은 1536 샘플 ($256{\times}6$)로 되어 있으며 패킷 내에서의 중복성은 시간 및 주파수 영역에서 존재한다. 각 패킷에서 두 중복성이 동시에 제거되어진다. 심리음향 모델에 있어서도 세밀한 주파수 마스킹과 함께 시간 영역 마스킹을 고려하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 향상되었다. 양자화를 위해서 각 패킷은 비선형적인 임계 대역과 시간적인 청각 특성을 반영할 수 있도록 설계된 부블럭으로 분할되었다. 따라서 낮은 비트율에서 고음질의 복원음을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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