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채널 기반에서 객체 기반의 오디오 콘텐츠로의 변환을 위한 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 방법
Non-uniform Linear Microphone Array Based Source Separation for Conversion from Channel-based to Object-based Audio Content 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.21 no.2, 2016년, pp.169 - 179  

전찬준 (광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부) ,  김홍국 (광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부)

초록
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오늘날 UHDTV (Ultra-High-Definition TV) 시대에 사용될 멀티미디어 부호화기로 MPEG-H에 대한 표준화가 진행되고 있다. 향후 방송용 오디오 콘텐츠채널 기반 오디오 콘텐츠에서 진화하여 객체 기반 오디오 콘텐츠까지도 포함하게 될 예정이다. 이에 따라, 채널 기반 오디오 콘텐츠의 객체 기반 오디오 콘텐츠로의 유기적인 변환이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 유기적인 변환을 실현 가능하게 할 수 있는 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 어레이 배치에 따라 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 따라 주파수별로 특정 방위각에 위치한 입력 오디오 신호의 spectral magnitude를 예측한다. 이후, azimuth와 width 파라메타를 조정함으로써 객체 오디오 생성을 위한 음원을 분리한다. 제안된 음원분리 기법의 성능을 평가하기 위하여 객관적 음원분리 지표 및 분리정확도를 측정하였고, 최소 분산 무손실 응답 빔형성기와 독립 성분 분석 기법 등 기존 음원분리 기법과의 그 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안된 기법이 기존 음원분리 기법들에 비하여 우수한 음원분리 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, MPEG-H has been standardizing for a multimedia coder in UHDTV (Ultra-High-Definition TV). Thus, the demand for not only channel-based audio contents but also object-based audio contents is more increasing, which results in developing a new technique of converting channel-based audio conten...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서, 본 논문에서는 고품질의 방송용 오디오 콘텐츠를 제작하기 위한 비균등 선형 마이크로폰 어레이 기반의 음원분리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 비균등 선형 마이크로폰 어레이에 맞게 채널간의 시간차를 분석하고, 분석된 시간차에 상응하는 azimuth-frequency (AF) plane을 생성한다[9,10].
  • 본 논문에서는 비균등 선형 마이크로폰 어레이 환경에서 고품질의 객체 오디오 콘텐츠 제작을 위한 음원분리 기술을 제안하였다. 제안된 음원분리 기법은 마이크로폰 어레이를 활용하여 채널간의 시간차를 분석하고 AF plane을 생성하였다.

가설 설정

  • ICA 기법에서는 혼합 행렬 W를 예측하기 위하여 객체 오디오 신호들이 독립적인 특성을 가진다는 가정에 더해서 non-Gaussian 특성을 가진다고 가정한다[15]. 이에 따라, 아래 식과 같은 fourth-order cumulant인 kurtosis를 활용할 수 있다.
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참고문헌 (17)

  1. J. Herre, J. Hilpert, A. Kuntz, and J, Plogsties, “MPEG-H 3D audio—the new standard for coding of immersive spatial audio,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 9, no. 5, pp. 770-779, Aug. 2015. 

  2. J. Herre, J. Hilpert, A. Kuntz, and J. Plogsties, “MPEG-H audio—the new standard for universal spatial/3D audio coding,” Journal of the Audio Engineering Society, vol. 62, no. 12, pp. 821-830, Dec. 2014. 

  3. S. Makino, T.-W. Lee, and H. Sawada, Blind Speech Separation, Springer, Netherlands, 2007. 

  4. A. Hyvärinen, J. Karhunen, and E. Oja, Independent Component Analysis, John Wiley & Sons, Inc., Canada, 2001. 

  5. D. F. Rosenthal and H. G. Okuno, Computational Auditory Scene Analysis, LEA Publishers, Mahwah, NJ, 1998. 

  6. H. Cox, R. M. Zeskind, and M. M. Owen, “Robust adaptive beamforming,” IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 35, no. 10, pp. 1365-1375, Oct. 1987. 

  7. O. Yilmaz and S. Rickard, “Blind separation of speech mixtures via time-frequency masking,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 52, no. 7, pp. 1830-1847, July 2004. 

  8. H. Adel, M. Souad, A. Alaqeeli, and A. Hamid, “Beamforming techniques for multichannel audio signal separation,” International Journal of Digital Content Technology and its Applications, vol. 6, no. 20, pp. 659-667, Nov. 2012. 

  9. D. Barry, B. Lawlor, and E. Coyle, "Sound source separation: azimuth discrimination and resynthesis," in Proceedings of International Conference on Digital Audio Effects (DAFX-04), pp. 1-5, Naples, Italy, Oct. 2004. 

  10. C. J. Chun and H. K. Kim, "Sound source separation using interaural intensity difference in real environments," in Proceedings of 135th Audio Engineering Society (AES) Convention, Preprint 8976, New York, NY, Oct. 2013. 

  11. E. Vincent, R. Gribonval, and C. Fevotte, “Performance measurement in blind audio source separation,” IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, vol. 14, no. 4, pp. 1462–1469, July 2006. 

  12. A. L. Casanovas, G. Monaci, P. Vandergheynst, and R. Gribonval, “Blind audiovisual source separation based on sparse redundant representations,” IEEE Transactions on Multimedia, vol. 12, no. 5, pp. 358-371, Aug. 2010. 

  13. J. Benesty, J. Chen, and Y. Huang, Microphone Array Signal Processing, Springer, Berlin, Germany, 2008. 

  14. M. Brandstein and D. Ward, Microphone Arrays: Signal Processing Techniques and Applications, Springer, Berlin, Germany, 2001. 

  15. A. Hyvärinen and E. Oja, “A fast fixed-point algorithm for independent component analysis,” Neural Computation, vol. 9, no. 7, pp. 1483-1492, Oct. 1997. 

  16. J. Breebaart, and C. Faller, Spatial Audio Processing: MPEG Surround and Other Applications, John Wiley & Sons, Ltd., Chichester, UK, 2007. 

  17. J. Dmochowski, J. Benesty, and S. Affes, “On spatial aliasing in microphone arrays,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 57, no. 4, pp. 1383-1395, Apr. 2009. 

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