phase를 무시한 신호 생성
실험을 위해 만든 query-by-humming의 인식 알고리즘을 사용하여
최종적으로 음조(pitch)의 위치, 길이, 높이 정보를 뽑아내면,
이 신호가 정상적으로 분석되었는지 확인하기 위하여
인공의 음성 신호를 만들어 원신호와 비교해볼 필요가 있다.
수업 시간에 배운 신호처리에서의 fourier transform 은
크게 frequency 각각에 따른 magnitude 정보와 phase 정보를 뽑아낼 수 있다.
magnitude 는 frequency의 세기를 나타내는 정보이며,
phase는 frequency가 [-pi/2, pi/2] 사이의 어느 위상에서 시작하는지를 나타내는 정보이다.
..솔직히 나는 지금까지 magnitude만 중요한줄 알았다.
단위 frame을 분석하여 그 frame을 대표하는 fundamental frequency를 뽑아내기 위해서는,
magnitude의 정보와 이로부터 뽑아내는 frequency set의 candidate만이 중요했다고 판단했기 때문.
그러나 신호의 복원을 위해서는 phase 정보도 무척이나 중요하다.
phase는 신호가 어느 시점에서 시작하고 또 유지되는 지에 대한
상세한 정보를 가지고 있기 때문이다.
그래서 처음에는 신호의 복원을 설계하는데 있어서 잡음만 나오길래,
내가 뭔가 MATLAB 코딩을 잘못한거 아닌가 하는 착각도 가질 뻔했다.
그러나, 알고보니 연속되는 note 정보에 대해서는 phase를 고려해야 하더라.
사람의 관계도 마찬가지이다.
이전부터 쭉 연속되고 있는 사람의 관계라면,
잠시 관계가 느슨해지더라도 다시 관계를 회복하게 되면,
이전부터 지속되던 상대방의 미미한 phase를 고려해야만 관계를 증폭시킬수 있다는것.
나는 그런 phase에 관계없이 자기 페이스로만 행동했기 때문에 관계를 회복할수 없던거다.
......
......
여전히 사람 관계는 파국에 빠져들고 있는듯 하지만,
앞으로 나아갈 길에 대해서 만큼은,
실험을 통해서 정말 중요한 교훈을 얻은것 같다.
최종적으로 음조(pitch)의 위치, 길이, 높이 정보를 뽑아내면,
이 신호가 정상적으로 분석되었는지 확인하기 위하여
인공의 음성 신호를 만들어 원신호와 비교해볼 필요가 있다.
수업 시간에 배운 신호처리에서의 fourier transform 은
크게 frequency 각각에 따른 magnitude 정보와 phase 정보를 뽑아낼 수 있다.
magnitude 는 frequency의 세기를 나타내는 정보이며,
phase는 frequency가 [-pi/2, pi/2] 사이의 어느 위상에서 시작하는지를 나타내는 정보이다.
..솔직히 나는 지금까지 magnitude만 중요한줄 알았다.
단위 frame을 분석하여 그 frame을 대표하는 fundamental frequency를 뽑아내기 위해서는,
magnitude의 정보와 이로부터 뽑아내는 frequency set의 candidate만이 중요했다고 판단했기 때문.
그러나 신호의 복원을 위해서는 phase 정보도 무척이나 중요하다.
phase는 신호가 어느 시점에서 시작하고 또 유지되는 지에 대한
상세한 정보를 가지고 있기 때문이다.
그래서 처음에는 신호의 복원을 설계하는데 있어서 잡음만 나오길래,
내가 뭔가 MATLAB 코딩을 잘못한거 아닌가 하는 착각도 가질 뻔했다.
그러나, 알고보니 연속되는 note 정보에 대해서는 phase를 고려해야 하더라.
사람의 관계도 마찬가지이다.
이전부터 쭉 연속되고 있는 사람의 관계라면,
잠시 관계가 느슨해지더라도 다시 관계를 회복하게 되면,
이전부터 지속되던 상대방의 미미한 phase를 고려해야만 관계를 증폭시킬수 있다는것.
나는 그런 phase에 관계없이 자기 페이스로만 행동했기 때문에 관계를 회복할수 없던거다.
......
......
여전히 사람 관계는 파국에 빠져들고 있는듯 하지만,
앞으로 나아갈 길에 대해서 만큼은,
실험을 통해서 정말 중요한 교훈을 얻은것 같다.
난 노력중...
하지만 error probability가 너무 커서... transmitted energy를 양껏 올려야겠다고 느끼고 있다..