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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 465 - 471 (7page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.3.465
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Research on Visual-to-Auditory (V2A) which uses neural facilitation to transfer visual information to auditory information is actively ongoing. However, existing V2A methods have provided users with limited information by simply converting visual information to auditory information. To provide more information to the users, it is necessary to generate and transmit augmented visual information by integrating it with other sensory information. Recently, methods for generating augmented visual information by integrating auditory and visual information are being studied, but there is a drawback in that they cannot generate images optimized for sound intensity by not considering the rich intensity of sound. To solve this problem, in this paper, a method of classifying sound and converting the classified result into sound intensity to generate images optimized for sound intensity is proposed. The results of applying the proposed method to a face image generation model in experiments showed that the proposed method can generate face images utilizing sound information when sound intensity is considered.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 소리 강도에 최적화된 얼굴 영상 생성 방법
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
K. Moon, M. Kim, C. Jeong, Y. Park, S. Shin, C. Oh, et al., “Technological Trends in Sensory Substitution,” Electronics and Telecommunications Trends, Vol. 32, No. 4, pp. 65-75, 2019.
P.B. Meijer, “An Experimental System for Auditory Image Representations,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 39, No. 2, pp. 112-121, 1992.
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