음악 및 음향신호처리

음향 신호들이 각각 어떠한 클래스에 속하는 소리인지를 분석하여 분류한다. 분류할 클래스는 목적에 따라 녹음 대상 분류, 감정 인식, 녹음된 환경 분석, 음악의 장르 및 특징 분류 등 다양하게 정해질 수 있다.

감정 인식(Emotion Recognition)

음성 데이터 기반 다중지능 task에 대한 유아의 호/불호 여부를 판별한다.

유아의 발화로부터 호/불포 판별에 적합한 특징 정보를 추출하고, DNN 또는 DNN + HMM 기반 딥 러닝을 이용한 최종 호/불호 여부를 분류한다.

입력된 신호에 보간법, 위상 변조 등의 방식을 사용하여 원하는 빠르기와 음높이로 변조하는 기술이다. 음향 효과 및 합성을 위해 기본적으로 사용되는 기술이다.

▼ 노래방기계에 응용되는 음향효과

노래, 음성 혹은 악기 연주 신호로부터 멜로디를 추정하는 기술이다. 추정된 멜로디는 음악 검색 및 신호의 음악적 분석을 위해 사용된다. 목적에 따라 데이터의 정확한 멜로디를 검출하거나 사용자가 의도한 멜로디를 실수 혹은 주변 잡음으로부터 강인하게 검출할 수 있다.

▼ 흥얼거림으로 멜로디를 인식하여 반주를 틀어주는 스마트 노래방