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문제 정의
- 본 논문은 실제 방송 환경에 적용 가능한 방송용 음원 모니터링 시스템을 구축하기 위한 사전연구로 방송 신호로부터 음악신호 구간만을 자동으로 검출할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다. 음원 모니터링 시스템은 FM 라디오나 TV 신호로부터 음악신호 구간만을 검출하여 음원을 검색해 해당 음악 콘텐츠에 대한 저작권 보호와 지적 재산권을 행사할 수 있는 시스템으로 다양한 유형의 오디오 신호가 포함된 방송신호로부터 얼마나 정확히 음악신호 구간만을 검출할 수 있느냐가 전체 시스템의 성능을 좌우한다.
- 이번장에서는 이와 같은 분류구조를 갖게 된 이론적 배경을 실제 FM 라디오 방송 신호에 대한 파라미터 분석을 통해 설명하고자 한다.
- 이에 본 논문에서는 사람의 음성 발화 특징, 즉 사람의 음성신호에는 호흡이나 발언간의 순간 등으로 음성신호가 존재하지 않는 정적구간이 많이 존재한다는 사실에 주목하였다. 반면, 가수의 음성이 포함된 음악의 경우에는 가수의 음성뿐만 아니라 다른, 악기들의 연주가 함께 존재하기 때문에 신호 정적 구간은 거의 없게 된다.
- 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 광고와 음악의 주된 의사전달 방법의 차이에 주목하였다. 광고는 전달하고자 하는 메시지를 주로 음성을 통해서 표현하는데 반해, 음악은 가사와 멜로디 모두를 통해서 표현한다는 것이다.
- 본 논문에서는 방송용 음원 모니터링 시스템의 사전연구로 방송용 오디오 신호로부터 음악신호만을 자동검출할 수 있는 알고리즘에 대한 연구를 진행하였다. 자동 음악구간 검출기는 TV나 라디오 방송에서 아나운서/MCZDJ/게스트들의 음성을 제외한 음악 구간들만을 검출하여 음원 인식 모듈로 전달하게 된다.
가설 설정
- 즉, 이는 신호 에너지가 존재하는 구간과 존재하지 않는 구간의 출현이 빈번한 음성구간의 경우 에너지 편차가 많다는 것을 의미하고, 악기들의 연주에 가수의 음성이 더해지는 음악구간의 경우 상대적으로 에너지 편차가 작다는 것을 의미한다. 또한, 광고 신호의 경우에도 기본적인 배경음악(BGM: background music)에 광고 메시지를 음성으로 전달하는 것으로 가정한다면 신호 에너지 편차가 음성보다는 작고 음악보다는 클 것이라는 가정이 가능하다. 본 연구에서는 이러한 원리에 기반해 에너지 표준편차 (staimdard deviation), Log 에너지 표준편차, Log 에너지 평균 등 3개의 간단한 시간-영역 특징 파라메터를 추출하였으며, 최종 음성신호 구간 판별은 각 에너지 한계값 (threshold)을 이용한 Rule-base 분류를 기반으로 하였다.
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