기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
애니메이션 저작도구를 위한 음성 기반 음향 스케치
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • 애니메이션 저작도구를 위한 음성 기반 음향 스케치
저자명
권순일,Kwon. Soon-Il
간행물명
한국콘텐츠학회논문지
권/호정보
2010년|10권 4호|pp.1-9 (9 pages)
발행정보
한국콘텐츠학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

애니메이션 캐릭터의 동작을 만들어내기 위해 펜으로 스케치하는 형식의 인터페이스를 이용하는 저작 도구들이 연구되어 왔지만, 아직까지 음향적인 요소에 있어서 직관적인 인터페이스를 사용하여 만들어내는 방법은 연구되지 않았다. 본 논문에서는 사용자가 음향과 대응되는 의성어의 발성을 통하여 표현하면 이에 대응되는 음향샘플이 선택되어 삽입되는 방법을 제안하고자 한다. 일반적으로 사용되는 통계적 모델을 기반으로 하는 패턴인식 방법을 이용하여 의성어 발성만으로 대응되는 음향샘플을 어느 정도 인식할 수 있는지를 실험해본 결과 의성어의 음성샘플을 이용한 경우 최대 97%의 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 새로운 음향샘플 등록 시에 발생하는 음성데이터 수집의 어려움을 극복하기 위하여 음성모델을 만드는 대신에 의성어의 음성샘플 하나만 사용하는 GLR Test를 활용해보니 기존의 방법과 거의 대등한 인식률을 실험적으로 확인할 수 있었다.

기타언어초록

Authoring tools for sketching the motion of characters to be animated have been studied. However the natural interface for sound editing has not been sufficiently studied. In this paper, I present a novel method that sound sample is selected by speaking sound-imitation words(onomatopoeia). Experiment with the method based on statistical models, which is generally used for pattern recognition, showed up to 97% in the accuracy of recognition. In addition, to address the difficulty of data collection for newly enrolled sound samples, the GLR Test based on only one sample of each sound-imitation word showed almost the same accuracy as the previous method.