[소리의세계] 사람의 청각 특성과 마스킹 효과 / 사람 귀의 인지 특성과 마스킹 효과

소개글

[소리의세계] 사람의 청각 특성과 마스킹 효과 / 사람 귀의 인지 특성과 마스킹 효과에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 사람의 청각 특성
1-1. 귀의 구조
1-2. 소리의 전달
1-3. 음량 인지 및 청감 특성
1-4. 가청주파수
1-5. 소리 지각의 3단계

2. 마스킹 효과
2-1. 마스킹 효과란?
2-2. 마스킹 효과의 활용
2-3. 임계대역폭

본문내용

신경 신호를 인식하게 됩니다. 이 3단계에서 일어나고 있는 것은 아직 해명되지 않은 것이 많습니다. 이 단계에서 여러 가지 정보 처리가 이루어지고, 비로소 의미가 있는 음으로서 인식하게 됩니다.
2. 마스킹 효과
2-1. 마스킹 효과란?
라이브 녹음 시 나는 소음, 잡음 때문에 신경이 거슬렸던 경우가 있을 것입니다. 녹음을 해 본적이 있는 사람이라면 누구나 한 번쯤 경험해 봤을 테지만, 이것은 공연장에서 음악에 집중해 작은 잡음은 음으로서 느끼지 못하기 때문에 일어나는 현상입니다. 큰 음과 작은 음이 동시에 울리면 큰 음은 인식 할 수 있지만, 작은 음은 인식하기 힘듭니다. 때문에 녹음된 잡음이 크게 느껴지는 것입니다. 우리의 뇌는 동시에 들리는 여러 소리 중 가장 큰 소리만을 인식합니다. 또한 비슷한 크기의 소리가 있을 때에는 낮은 주파수의 소리를 더 잘 인식합니다. 이는 MP3를 만드는 기본 방식 중 중요한 하나이다. 이와 달리 시차적인 마스킹 역시 존재한다. 큰 소리를 들은 직후에는 그 소리보다 작은 소리들을 순간적으로 인식하지 못하는 것도 인간이 소리를 인식하는 특징 중 하나입니다
일상생활에서 흔히 TV를 보면서 선풍기를 켜면 TV의 소리가 잘 들리지 않습니다. 선풍기의 모터 소리와 바람 소리가 방해하기 때문입니다. 비가 오는 날은 조용하게 느껴집니다. 빗소리가 다른 잡음을 잘 들리지 않게 하기 때문입니다.
2-2. 마스킹 효과의 활용
그림과 같이 규칙적인 소리로 불규칙적인 소리를 마스킹 하면, 소리는 표시된 부분의
크기로, 표시된 부분만 비연속적으로 들리게 되어 명료도가 떨어지고 소리에 주의가
가지 않는 상태가 됩니다.
우리 주변에는 사운드마스킹 방식이 활용되고 있는 예가 종종 있습니다. 실내 공간에 많은 사람들이 모이게 되는 백화점이나 호텔 로비에는 배경음악이나 분수 같은 소리를 발생시켜 주변 사람들의 소리를 불쾌한 소음으로 느끼지 않도록 합니다. 또한 가정에서는 자녀들이 주변의 소리에 주의를 빼앗기지 않기 위해 익숙한 음악을 들으며 학습에 집중합니다.
음악 등이 아닌 실제 백색소음을 활용한 사운드마스킹의 예도 있습니다. 비행기의 경우, 백색소음을 틀어 밀폐된 공간에서 많은 사람들이 얘기하는 소리를 중화시킵니다.
또 다른 예로는 MP3나 WMA같이 CD급의 음질을 유지하면서도 고수준의 압축을 하여 용량을 줄일 수 있고 또 의도적으로 대역 잡음을 발생시켜 다른 소리를 듣기 어렵게 만드는 방법이 사용되고 있는데 도청 방지나 약한 수준의 소음 제어가 대표적입니다. 강한 수준의 소음 제어는 노이즈 캔슬레이션으로 대표 될 수 있으며, 이를 사용할 경우 일반적인 대화조차도 불가능하게 하는 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 저렴하고 처리 속도가 빠른 DSP 프로세서를 이용해 실시간으로 발생하는 소리의 주파수와 크기를 측정해 그 역상을 만드는 방법입니다. 사운드 마스킹에 이용되는 대역 잡음은 화이트 노이즈 (White Noise)로 통칭되고 있지만, 엄밀하게는 화이트 노이즈, 핑크 노이즈 그 외에 우리의 음성 패턴에 부합하는 맞춤형 노이즈, 이 3가지로 볼 수 있습니다.
2-3. 임계대역폭
대역잡음의 스펙트럼레벨을 일정하게 유지한 상태에서 대역폭을 증가시켜 갈 때, 대역잡음의 중심주파수와 같은 순음이 겨우 들리는 음압레벨로 되는 대역 잡음의 최소 주파수 대역폭을 임계주파수 대역이라고 합니다.
마스킹 효과와 관련하여 특성을 살펴보면,
마스킹 소음의 레벨이 커질수록 마스킹 되는 주파수 범위가 늘어나고 마스킹 소음의 중심주파수를 기준으로 저주파 대역보다 고주파 대역의 마스킹 범위가 넓습니다. 임계주파수 대역폭을 벗어난 주파수에 대해서는 마스킹 효과가 없습니다.

키워드

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