KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5936-5954
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2018
Eight out of the top ten the largest technology companies in the world are involved in some way with the coming mobile VR revolution since Facebook acquired Oculus. This trend has allowed the technology related with mobile VR to achieve remarkable growth in both academic and industry. Therefore, the importance of reproducing the acoustic expression for users to experience more realistic is increasing because auditory cues can enhance the perception of the complicated surrounding environment without the visual system in VR. This paper presents a audio downmixing system for auralization based on hardware, a stage of sound rendering pipelines that can reproduce realiy-like sound but requires high computation costs. The proposed system is verified through an FPGA platform with the special focus on hardware architectural designs for low power and real-time. The results show that the proposed system on an FPGA can downmix maximum 5 sources in real-time rate (52 FPS), with 382 mW low power consumptions. Furthermore, the generated 3D sound with the proposed system was verified with satisfactory results of sound quality via the user evaluation.
최근 전기자동차와 관련된 콘텐츠 연구에서 사운드 디자인이 새로운 연구 주제로 부각되고 있다. 이 연구는 전기자동차 실내 주행음 디자인의 주요 가치들을 사용자 경험(User Experience) 측면에서 탐색하고 검증하는 것을 목적으로 진행되었다. 근거이론에 의한 탐색적 연구를 통해 맥락정보성과 정숙성을 독립변수로 도출하여 $2{\times}2$ 요인 설계로 유용성, 감성, 만족도에 대한 주효과 및 두 변인 간 상호작용 효과를 분석하였다. 실험연구를 통해 맥락정보성과 정숙성의 조합에 따라 전기 자동차의 사용자 경험에 미치는 영향이 달라진다는 점을 밝혔다. 연구 결과에 기반하여 실내 주행 사운드 가치의 개인별 선호를 고려한 사용자 니즈 최적화를 위한 후속 연구 방향을 제시하였다.
In this paper, we address the problem of detecting incorrect sonar measurements. We use ideas from the inconsistency of information among sonar measurements together with the sound pressure of the wave from the sonar sensor to develop a new method, called the comparison of the sound pressure (CSP), to detect incorrect sonar readings. The inconsistency of information in cells can be a clue that indicates candidates for incorrect measurements, and the sound pressure of the wave from the sonar sensor determines incorrect readings among the candidates. From various experiments, the proposed method is confirmed that it is better than existing method at deciding the state of sonar measurements.
With the advent of multimedia era, there are ever increasing interest in computer music and sound syntheis. An FM type sound synthesizing method makes possible the syntheis ofvarious sounds ofmusical instruments with a relatively simple hardware architecture. Therefore, in this paper, we designed a hardware architecture for real-time sound synthesizer and its logic gates. In this paper, we designed a basic sound generator for implementation of real-time logic gates, analzed characteristics of sounds synthesized in this architecture and extracted parameters of FM sounds of musical instruments by using the Csound software. The major bolkcs to build the hardware are a phase-generator, a singe-function-generator, an envelope-generator and a multiplier-part. Finally, logic circuits are designed and verified in VHDL and logic gates by 1.0um standard cell library, which will be easily implementable by the form of ASIC.
In this paper, we propose a methodology of using time-lag, make it serve the sound field, in order to smoothen the music production and reduce conflicts. The importance of music production in today's music industry chain is becoming more and more apparent. In the process of music production, the creators pay more attention to the design and adjustment of virtual sound field, especially the late mixing and production. In the process, as a commonly used tool for the adjustment of sound field, "time-lapse" plays a decisive role.
HRTF DB, including the information of the sounds which is arrived to our ears, is generally used to make a 3D sound. But it can decline some three-dimensional effects by the confusion between front and back directions due to the non-individual HRTF depending on each listener. In this paper, we propose a new method to use psychoacoustic theory that reduces the confusion of sound image localization. And we make use of an excitation energy by the sense of hearing. This method is brought HRTF spectrum characteristics into relief to draw out the energy ratio about the bark band and control low frequency band. Informal listening tests show that the proposed method improves the front-back sound localization characteristics much better than the conventional methods.
This paper introduces a computerized version of the Korean Standard Pronunciation Rules that can be used in speech engineering systems such as Korean speech synthesis and recognition systems. For this purpose, we build Petri net models for each item of the Standard Pronunciation Rules, and then integrate them into the sound conversion table. The reversion of the Korean Standard Pronunciation Rules regulates the way of matching sounds into grammatically correct written characters. This paper presents not only the sound conversion table but also the character conversion table obtained by reversely converting the sound conversion table. Malting use of these tables, we have implemented a Korean character into a sound system and a Korean sound into the character conversion system, and tested them with various data sets reflecting all the items of the Standard Pronunciation Rules to verify the soundness and completeness of our tables. The test results show that the tables improve the process speed in addition to the soundness and completeness.
Noise from the surrounding environment, building structures and machine equipment have significant effects on daily life. Many solutions to this problem have been suggested by analyzing causes of noise generated from particular locations in general buildings or machine equipment and detecting defects of buildings or equipment. Therefore, this paper suggests a visualization technique of sounds by using the microphone array to measure sound sources from machines and perform the visual machine condition monitoring (VMCM). By analyzing sound signals and presenting effective sound visualization methods, it can be applied to identify machine's conditions and correct errors through real-time monitoring and visualization of noise generated from the plant machine equipment.
Recent research has highlighted the effectiveness of Deep Learning (DL) techniques in automating the detection of lung sound anomalies. However, the available lung sound datasets often suffer from limitations in both size and balance, prompting DL methods to employ data preprocessing such as augmentation and transfer learning techniques. These strategies, while valuable, contribute to the increased complexity of DL models and necessitate substantial training memory. In this study, we proposed a streamlined and lightweight DL method but effectively detects lung sound anomalies from small and imbalanced dataset. The utilization of 1D dilated convolutional neural networks enhances sensitivity to lung sound anomalies by efficiently capturing deep temporal features and small variations. We conducted a comprehensive evaluation of the ICBHI dataset and achieved a notable improvement over state-of-the-art results, increasing the average score of sensitivity and specificity metrics by 2.7%.
인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이런 정보를 종합적으로 포함하고 있는 것을 머리전달함수라 하며, 이를 이용하여 실질적으로 존재하지 않는 음원을 근사적으로 생성할 수 있는 입체음향 시스템을 구현할 수 있다. 그러나 비개인화 된 머리전달함수는 음상정위 성능을 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 이에 본 논문에서는 이 머리전달함수를 이용한 3차원 음상정위를 위해 사람의 청각 특성을 이용한 알고리즘을 제안한다. 청자가 정확한 방향을 인지하기 위해 1차로 측정된 머리전달함수의 청각 자극 에너지를, 2차로 전역 마스킹 임계치와 라우드니스를 이용하여 방향감을 강조하였다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 청감 테스트를 수행하였으며 실험결과 기존의 알고리즘에 비해 입체음향의 전체적인 인지도가 50% 이상 증가하였음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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