KR20230033526A - 차량의 주행음 생성 장치 및 방법 - Google Patents

차량의 주행음 생성 장치 및 방법 Download PDF

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이진성
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조은수
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Abstract

본 발명은 제 1 소리 정보를 수신하고, 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환하는 제 1 변환부, 변환 파라미터를 기반으로 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하는 제 2 변환부, 제 3 소리 정보에 대한 사용자의 피드백(Feedback) 정보를 수신하여, 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 저장부 및 저장된 제 3 소리 정보를 재생하는 재생부를 포함하는, 차량의 주행음 생성 장치에 관한 것이다.

Description

차량의 주행음 생성 장치 및 방법 {APPARATUS FOR GENERATING DRIVING SOUND FOR VEHICLE, AND METHOD THEREOF}
실시예들은 차량의 주행음 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량의 주행음은 차량의 주행에 따라 발생하는 소리를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 차량에 주행에 따라 차량의 엔진, 차량 내부의 음악 소리, 차량의 경보음 등을 나타낼 수 있다. 차량의 주행음은 자연적으로 발생하거나 인공적으로 발생할 수 있다. 기존의 차량 주행음은 차량의 모델에 따라 일정한 주행음을 가져, 차량의 사용자(또는 운전자)의 개인 선호도를 반영할 수 없다는 문제점이 있다.
또한, 개인의 선호도에 따른 주행음을 인공적으로 발생시키는 경우에도, 재생된 주행음에 대하여 사용자의 피드백을 반영하여 수정하지 못하면, 주행음에 대해 개인 선호도를 적절히 반영하지 못한다는 문제점이 있다.
실시예들은, 차량의 주행음을 생성하는데 있어, 차량의 사용자의 개인 선호도를 반영하는 장치 또는 방법을 제공하는 것을 과제로 한다.
또한, 실시예들은, 차량의 주행음을 생성하는데 있어, 차량의 사용자의 피드백을 반영할 수 있는 장치 또는 방법을 제공하는 것을 과제로 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 장치는, 제 1 소리 정보를 수신하고, 상기 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환하는 제 1 변환부; 변환 파라미터(Parameter)를 기반으로 상기 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하는 제 2 변환부; 상기 제 3 소리 정보에 대한 사용자의 피드백(Feedback) 정보를 수신하여, 상기 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 저장부; 및 상기 저장된 제 3 소리 정보를 재생하는 재생부; 를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 제 1 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들을 포함하고, 상기 제 2 소리 정보는 상기 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중 제 1 알고리즘 또는 제 2 알고리즘 중 어느 하나를 기반으로 선택된 적어도 하나의 구간을 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 제 1 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 CNN (Convolutional Neural Network) 알고리즘을 기반으로 선택된 구간을 포함하고, 상기 제 2 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 사용자의 요구 정보에 기반하여 선택된 구간을 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 변환 파라미터는, 상기 제 2 소리 정보를 상기 제 3 소리 정보로 변환하기 위하여 사용되는 제 1 파라미터 및 상기 제 3 소리 정보를 재생하기 위하여 사용되는 정보에 관한 제 2 파라미터를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 제 1 파라미터는, 피치(Pitch) 변환 파라미터 또는 게인(Gain) 변환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제 2 파라미터는, PT(Power Train) 회전 수 파라미터, 속도 파라미터, 가속 파라미터 또는 토크(Torque) 파라미터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 저장부는, 상기 제 3 소리 정보를 분류하는 분류부; 상기 분류된 제 3 소리 정보에 대하여 상기 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 상기 수신된 사용자의 피드백 정보를 기반으로 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하는 피드백 처리부; 및 상기 피드백 처리된 제 3 소리 정보를 저장하는 데이터베이스(Database); 를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 분류된 제 3 소리 정보는, 차량의 엔진 소리 정보, 음악 소리 정보, 경보음 소리 정보 또는 목소리 정보 중 어느 하나를 나타내고, 상기 데이터베이스는, 차량의 엔진 소리 데이터베이스, 음악 소리 데이터베이스, 경보음 소리 데이터베이스 또는 목소리 데이터베이스 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 분류된 제 3 소리 정보는, CNN 알고리즘을 기반으로 분류될 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 사용자의 피드백 정보는, 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정함을 나타내는 제 1 피드백 정보 또는 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하지 않음을 나타내는 제 2 피드백 정보 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 사용자의 피드백 정보는, 상기 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 또는 뇌파 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 제 1 피드백 정보 또는 상기 제 2 피드백 정보로 결정될 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 방법은, 제 1 소리 정보를 수신하고, 상기 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환하는 단계;
변환 파라미터를 기반으로 상기 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하는 단계; 상기 제 3 소리 정보에 대한 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 상기 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 단계; 및 상기 저장된 제 3 소리 정보를 재생하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 제 1 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들을 포함하고, 상기 제 2 소리 정보는 상기 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중 제 1 알고리즘 또는 제 2 알고리즘 중 어느 하나를 기반으로 선택된 적어도 하나의 구간을 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 제 1 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 CNN 알고리즘을 기반으로 선택된 구간을 포함하고, 상기 제 2 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 사용자의 요구 정보에 기반하여 선택된 구간을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자의 요구 정보에 기반하여 선택된 구간은 상술한 구간들 중 사용자가 임의로 선택한 구간을 나타낼 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 변환 파라미터는, 상기 제 2 소리 정보를 상기 제 3 소리 정보로 변환하기 위하여 사용되는 제 1 파라미터 및 상기 제 3 소리 정보를 재생하기 위하여 사용되는 정보에 관한 제 2 파라미터를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 제 1 파라미터는, 피치 변환 파라미터 또는 게인 변환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제 2 파라미터는, PT(Power Train) 회전 수 파라미터, 속도 파라미터, 가속 파라미터 또는 토크(Torque) 파라미터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 단계는, 상기 제 3 소리 정보를 분류하는 단계; 상기 분류된 제 3 소리 정보에 대하여 상기 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 상기 수신된 사용자의 피드백 정보를 기반으로 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하는 단계; 및 상기 피드백 처리된 제 3 소리 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 분류된 제 3 소리 정보는, 차량의 엔진 소리 정보, 음악 소리 정보, 경보음 소리 정보 또는 목소리 정보 중 어느 하나를 나타내고, 상기 데이터베이스는, 차량의 엔진 소리 데이터베이스, 음악 소리 데이터베이스, 경보음 소리 데이터베이스 또는 목소리 데이터베이스 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 분류된 제 3 소리 정보는, CNN 알고리즘을 기반으로 분류될 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 사용자의 피드백 정보는, 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정함을 나타내는 제 1 피드백 정보 또는 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하지 않음을 나타내는 제 2 피드백 정보 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 상기 사용자의 피드백 정보는, 상기 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 또는 뇌파 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 제 1 피드백 정보 또는 상기 제 2 피드백 정보로 결정될 수 있다.
실시예들은, 차량의 주행음을 생성하는데 있어, 차량의 사용자의 개인 선호도를 반영할 수 있다.
또한, 실시예들은, 차량의 주행음을 생성하는데 있어, 차량의 사용자의 피드백을 반영할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 장치의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 제 1 변환부의 예시를 나타낸다.
도 3은 실시예들에 따른 제 2 변환부의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 저장부의 예시를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 방법의 예시를 나타내는 플로우 차트이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 5을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 장치의 예시를 나타낸다.
이 도면은 실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 장치(1000, 또는 장치)의 예시를 나타내는 블록도이다.
차량의 주행음은 차량의 주행에 따라 발생하는 소리를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 차량에 주행에 따라 차량의 엔진, 차량 내부의 음악 소리, 차량의 경보음 등을 나타낼 수 있다. 차량의 주행음은 자연적으로 발생하거나 인공적으로 발생할 수 있다. 기존의 차량 주행음은 차량의 모델에 따라 일정한 주행음을 가져, 차량의 사용자(또는 운전자)의 개인 선호도를 반영할 수 없다는 문제점이 있다.
또한, 개인의 선호도에 따른 주행음을 인공적으로 발생시키는 경우에도, 재생된 주행음에 대하여 사용자의 피드백을 반영하여 수정하지 못하면, 주행음에 대해 개인 선호도를 적절히 반영하지 못한다는 문제점이 있다.
실시예들에 따른 장치는 차량의 주행음을 생성하는데 있어, 차량의 사용자의 개인 선호도를 반영할 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 장치는 차량의 주행음을 생성하는데 있어, 차량의 사용자의 피드백을 반영할 수 있다.
실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 장치는 제 1 변환부(1001), 제 2 변환부(1002), 저장부(1003) 및/또는 재생부(1004)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치는 이 도면에 도시되어 있지 않은 하나 또는 그 이상의 엘리먼트(element)들을 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 장치는 차량의 사용자가 선택한 소리를 주행음으로 변환하여 재생할 수 있다. 즉, 장치는 사용자가 입력한 소리 중 주행음으로 변환하기 적절한 구간을 선택하여, 선택된 구간을 차량의 주행음으로 변환할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 변환부는 제 1 소리 정보를 수신하고, 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 소리 정보는 상술한 사용자가 선택한 소리일 수 있다. 예를 들어, 제 1 소리 정보는 운전자가 선택한 음악, 소리 또는 기계음 중 적어도 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른 제 1 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들을 포함할 수 있다. 즉, 사용자가 입력한 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들로 이루어질 수 있다.
실시예들에 따른 제 2 소리 정보는 상술한 사용자가 입력한 제 1 소리 정보 중에서, 차량의 주행음으로 변환될 구간(또는 부분)을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 제 2 소리 정보는 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중 제 1 알고리즘 또는 제 2 알고리즘 중 어느 하나를 기반으로 선택된 적어도 하나의 구간을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 제 1 알고리즘 및 제 2 알고리즘에 대한 구체적인 설명은 도 2에서 후술한다.
실시예들에 따른 제 2 변환부는 변환 파라미터를 기반으로, 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환할 수 있다. 실시예들에 따른 제 3 소리 정보는 상술한 차량의 주행음을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 변환 파라미터는 상술한 제 2 소리 정보를 기반으로 차량의 주행음을 생성하기 위하여 고려되는 파라미터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 저장부는 제 3 소리 정보에 대한 사용자의 피드백(Feedback) 정보를 수신하여, 제 3 소리 정보를 수정하여 저장할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자의 피드백 정보는 상술한 주행음에 대한 사용자(또는 운전자)의 피드백을 나타내는 정보일 수 있다. 즉, 장치는 생성된 주행음에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하고, 이를 기반으로 수정하여 저장할 수 있다.
실시예들에 따른 재생부는 상술한 저장된 제 3 소리 정보를 재생할 수 있다. 예를 들어, 재생부는 앰프 스피커(amp speaker)를 포함한 장치일 수 있다.
실시예들에 따른 장치는 이 도면에서 설명하는 방법을 통하여, 차량의 사용자(또는 운전자)의 개인 선호도를 반영한 차량 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 즉, 장치는 차량의 사용자가 입력한 개인 선호 소리 정보를 기반으로 차량의 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 또한, 장치는 생성된(또는 재생된) 주행음에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하고, 주행음을 수정하여, 보다 사용자의 개인 선호도를 잘 반영할 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 제 1 변환부의 예시를 나타낸다.
이 도면은 실시예들에 따른 제 1 변환부(2000, 도 1 에서 상술한 제 1 변환부)의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 1 에서 상술한 바와 같이, 실시예들에 따른 제 1 변환부는 제 1 소리 정보를 수신하고, 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환할 수 있다. 또한, 도 1 에서 상술한 바와 같이, 제 1 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들을 포함하고, 제 2 소리 정보는 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중 제 1 알고리즘 또는 제 2 알고리즘 중 어느 하나를 기반으로 선택된 적어도 하나의 구간을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 변환부는 제 1 소리 정보를 수신하고, 차량의 주행음으로 변환할 구간을 사용자(또는 운전자)의 선택에 기반하여 선택하거나, 인공지능 알고리즘을 기반으로 선택할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 하나 또는 그 이상의 구간들 중 CNN (Convolutional Neural Network) 알고리즘을 기반으로 선택된 구간을 포함할 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 제 2 알고리즘에 기반하여 선택된 적어도 하나의 구간은, 하나 또는 그 이상의 구간들 중 사용자의 요구 정보에 기반하여 선택된 구간을 포함할 수 있다.
예를 들어, 제 1 변환부는 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중에서 가장 높은 음을 가지는 구간을 CNN 알고리즘을 통하여 파악하여 선택하여 변환한다. 또한, 예를 들어, 제 1 변환부는 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중에서 사용자 선택한 구간을 선택하여 제 2 소리 정보로 변환한다.
예를 들어, 제 1 변환부는 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들에 대하여 Short-Time Fourier Transform 을 기반으로, 주파수 별 음압(power)를 계산한다. 이후, 제 1 변환부는 Mean-Pooling을 활용하여, 하나 또는 그 이상의 구간들 중에서 최대 음압을 가지는 구간을 선택할 수 있다. 이후, 제 1 변환부는 최대 음압을 가지는 구간(들)을 선택하고, 선택된 구간(들)은 제 2 소리 정보로 변환된다.
실시예들에 따른 장치는 이 도면에서 설명하는 방법을 통하여, 차량의 사용자(또는 운전자)의 개인 선호도를 반영한 차량 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 즉, 장치는 차량의 사용자가 입력한 개인 선호 소리 정보를 기반으로 차량의 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 또한, 장치는 생성된(또는 재생된) 주행음에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하고, 주행음을 수정하여, 보다 사용자의 개인 선호도를 잘 반영할 수 있다.
도 3은 실시예들에 따른 제 2 변환부의 예시를 나타낸다.
이 도면은 실시예들에 따른 제 2 변환부(3000, 도 1 에서 설명한 제 2 변환부)의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 1 에서 상술한 바와 같이, 실시예들에 따른 제 2 변환부는 변환 파라미터를 기반으로 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보(예를 들어, 상술한 차량의 주행음)로 변환할 수 있다.
도 1 내지 도 2 에서 상술한 바와 같이, 제 2 소리 정보는 차량의 주행음으로 변환되기 위하여 선택된, 제 1 소리 정보에 포함된 구간들 중 적어도 하나의 구간을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 제 2 변환부는 제 1 변환부에 의해 변환된 제 2 소리 정보를 차량의 주행음으로 변환할 수 있다.
도 1 에서 상술한 바와 같이, 실시예들에 따른 변환 파라미터는 상술한 제 2 소리 정보를 기반으로 차량의 주행음을 생성하기 위하여 고려되는 파라미터를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 변환 파라미터는 하나 또는 그 이상의 파라미터들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 변환 파라미터는 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하기 위하여 사용되는 제 1 파라미터 및 제 3 소리 정보를 재생하기 위하여 사용되는 정보에 관한 제 2 파라미터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 파라미터는 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하기 위하여 제 2 소리 정보에 가해지는 변환에 관한 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 파라미터는 피치(Pitch) 변환 파라미터 또는 게인(Gain) 변환 파라미터 중 적어도 하나를 포함한다. 장치는 피치 변환 파라미터를 기반으로 제 2 소리 정보의 음의 높낮이를 조절할 수 있다. 장치는 게인 변환 파라미터를 기반으로 제 2 소리 정보의 음색(tone color)을 조절할 수 있다.
실시예들에 따른 제 2 파라미터는 생성된 주행음(또는 제 3 소리 정보)를 재생하는 방법을 달리하기 위해 고려되는 정보에 관한 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 2 파라미터는 PT(Power Train) 회전 수 파라미터, 속도 파라미터, 가속 파라미터 또는 토크(Torque) 파라미터 중 적어도 하나를 포함한다. 장치는 PT 회전 수 파라미터를 기반으로 차량의 PT 회전 수 에 따라 제 3 소리 정보를 재생을 조절할 수 있다. 장치는 속도 파라미터를 기반으로 차량의 속도에 따라 제 3 소리 정보의 재생을 조절할 수 있다. 장치는 가속 파라미터를 기반으로 차량의 가속도에 따라 제 3 소리 정보의 재생을 조절할 수 있다. 장치는 토크 파라미터를 기반으로 차량의 토크값에 따라 제 3 소리 정보의 재생을 조절할 수 있다.
실시예들에 따른 장치는 이 도면에서 설명하는 방법을 통하여, 차량의 사용자(또는 운전자)의 개인 선호도를 반영한 차량 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 즉, 장치는 차량의 사용자가 입력한 개인 선호 소리 정보를 기반으로 차량의 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 또한, 장치는 생성된(또는 재생된) 주행음에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하고, 주행음을 수정하여, 보다 사용자의 개인 선호도를 잘 반영할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 저장부의 예시를 나타낸다.
이 도면은 실시예들에 따른 저장부(4000, 도 1 에서 상술한 저장부)의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 1 에서 상술한 바와 같이, 실시예들에 따른 저장부는 제 3 소리 정보에 대한 피드백 정보를 수신하여, 제 3 소리 정보를 수정하여 저장할 수 있다.
실시예들에 따른 저장부는 분류부(4001), 피드백 처리부(4002) 및/또는 데이터베이스(4003, Database)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 저장부는 이 도면에 도시되어 있지 않은, 하나 또는 그 이상의 엘리먼트들을 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 분류부는 제 3 소리 정보를 분류할 수 있다.
도 1 에서 상술한 바와 같이, 실시예들에 따른 주행음은 차량의 엔진 소리, 경보음 또는 목소리 중 어느 하나를 나타낼 수 있다. 제 3 소리 정보는 입력된 제 1 소리 정보에 따라 분류될 수 있다. 즉, 분류부는 사용자에 의해 입력된 제 1 소리 정보가 나타내는 소리를 기반으로, 이와 가장 유사한 형태의 주행음으로 제 3 소리 정보를 분류할 수 있다. 즉, 분류된 제 3 소리 정보는 차량의 엔진 소리 정보, 음악 소리 정보, 경보음 소리 정보 또는 목소리 정보 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
따라서, 실시예들에 따른 데이터베이스는 차량의 엔진 소리 데이터베이스, 음악 소리 데이터베이스, 경보음 소리 데이터베이스 또는 목소리 데이터베이스 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 제 3 소리 정보는 인공지능 알고리즘을 기반으로 분류될 수 있다. 예를 들어, 분류된 제 3 소리 정보는 CNN 알고리즘을 기반으로 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 피드백 처리부는 분류된 제 3 소리 정보에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 수신된 사용자의 피드백 정보를 기반으로 분류된 제 3 소리 정보를 수정할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자의 피드백 정보는 재생된 주행음에 대한 사용자의 수정 요청 여부를 나타내는 정보일 수 있다. 예를 들어, 사용자의 피드백 정보는 분류된 제 3 소리 정보를 수정함을 나타내는 제 1 피드백 정보 또는 분류된 제 3 소리 정보를 수정하지 않음을 나타내는 제 2 피드백 정보 중 어느 하나를 나타낸다. 즉, 피드백 처리부는 피드백 정보를 기반으로 생성된 주행음을 피드백할 수 있다.
실시예들에 따른 피드백 정보는 차량에 포함된 하나 또는 그 이상의 버튼(button)들에 의하여 수신될 수 있다. 사용자는 차량에 포함된 버튼들을 선택하여 상술한 피드백 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제 1 버튼을 선택한 것에 대응하여, 피드백 처리부는 제 1 피드백 정보를 수신한다. 또한, 사용자가 제 2 버튼을 선택한 것에 대응하여, 피드백 처리부는 제 2 피드백 정보를 수신한다. 상술한 제 1 버튼 및/또는 제 2 버튼은 차량에 포함된 버튼들에 포함된 버튼일 수 있다.
실시예들에 따른 피드백 정보는 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 또는 뇌파 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 제 1 피드백 정보 또는 제 2 피드백 정보로 결정될 수 있다.
예를 들어, 피드백 처리부는 생성된 피드백 정보가 제 1 피드백 정보인 경우의 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 및/또는 뇌파 정보를 저장할 수 있다. 또한, 피드백 처리부는 생성된 피드백 정보가 제 2 피드백 정보인 경우의 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 및/또는 뇌파 정보를 저장할 수 있다. 이후, 피드백 처리부는 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 및/또는 뇌파 정보를 측정하여, 측정된 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 및/또는 뇌파 정보를 사용하여, 생성된 피드백 정보가 제 1 피드백 정보인지 또는 제 2 피드백 정보인지 여부를 결정할 수 있다.
상술한 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 및/또는 뇌파 정보는 차량에 포함된 하나 또는 그 이상의 장치(예를 들어, 스티어링 휠)들에 의하여 측정될 수 있다.
실시예들에 따른 데이터베이스는 피드백 처리된 제 3 소리 정보를 저장할 수 있다.
따라서, 장치는 데이터베이스에 저장된 제 3 소리 정보를 재생하여, 사용자의 선호도(예를 들어, 피드백)가 반영된 주행음을 재생할 수 있다.
실시예들에 따른 장치는 이 도면에서 설명하는 방법을 통하여, 차량의 사용자(또는 운전자)의 개인 선호도를 반영한 차량 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 즉, 장치는 차량의 사용자가 입력한 개인 선호 소리 정보를 기반으로 차량의 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 또한, 장치는 생성된(또는 재생된) 주행음에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하고, 주행음을 수정하여, 보다 사용자의 개인 선호도를 잘 반영할 수 있다.
도 5는 실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 방법의 예시를 나타내는 플로우 차트이다.
이 도면은 실시예들에 따른 차량의 주행음 생성 방법(또는 방법)의 예시를 나타내는 플로우 차트이다. 도 1 내지 도 4 에서 상술한 장치는, 이 도면에서 설명하는 방법을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 방법은 제 1 소리 정보를 수신하고, 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환하는 단계(S5000), 변환 파라미터를 기반으로 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하는 단계(S5001), 제 3 소리 정보에 대한 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 단계(S5002) 및/또는 저장된 제 3 소리 정보를 재생하는 단계(S5003)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 방법은 이 도면에서 설명하지 않은 하나 또는 그 이상의 단계들을 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 2 소리 정보는 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중 제 1 알고리즘 또는 제 2 알고리즘 중 어느 하나를 기반으로 선택된 적어도 하나의 구간을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 소리 정보 및 제 2 소리 정보에 대한 설명은 도 1 내지 도 3 에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다. 실시예들에 따른 제 1 알고리즘 및 제 2 알고리즘에 대한 설명은 도 1 내지 도 2 에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 제 1 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 하나 또는 그 이상의 구간들 중 CNN 알고리즘을 기반으로 선택된 구간을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 제 2 알고리즘에 기반하여 선택된 적어도 하나의 구간은, 하나 또는 그 이상의 구간들 중 사용자의 요구 정보에 기반하여 선택된 구간을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 변환 파라미터는, 제 2 소리 정보를 상기 제 3 소리 정보로 변환하기 위하여 사용되는 제 1 파라미터 및 제 3 소리 정보를 재생하기 위하여 사용되는 정보에 관한 제 2 파라미터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 제 1 파라미터는, 피치 변환 파라미터 또는 게인 변환 파라미터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 제 2 파라미터는, PT 회전 수 파라미터, 속도 파라미터, 가속 파라미터 또는 토크 파라미터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 제 1 파라미터 및 제 2 파라미터에 대한 설명은 도 1 내지 도 3에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 단계는, 제 3 소리 정보를 분류하는 단계, 분류된 제 3 소리 정보에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 수신된 사용자의 피드백 정보를 기반으로 분류된 제 3 소리 정보를 수정하는 단계 및 피드백 처리된 제 3 소리 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 상술한 단계들에 대한 설명은 도 4 에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 분류된 제 3 소리 정보는, 차량의 엔진 소리 정보, 음악 소리 정보, 경보음 소리 정보 또는 목소리 정보 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 데이터베이스는, 차량의 엔진 소리 데이터베이스, 음악 소리 데이터베이스, 경보음 소리 데이터베이스 또는 목소리 데이터베이스 중 어느 하나를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 분류된 제 3 소리 정보는 CNN 알고리즘을 기반으로 분류될 수 있다. 실시예들에 따른 제 3 소리 정보, CNN 알고리즘에 대한 설명은 도 1 내지 도 3 에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 사용자의 피드백 정보는, 분류된 제 3 소리 정보를 수정함을 나타내는 제 1 피드백 정보 또는 분류된 제 3 소리 정보를 수정하지 않음을 나타내는 제 2 피드백 정보 중 어느 하나를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 사용자의 피드백 정보에 대한 설명은 도 4 에서 상술한 바와 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 사용자의 피드백 정보는, 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 또는 뇌파 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 제 1 피드백 정보 또는 제 2 피드백 정보로 결정될 수 있다.
실시예들에 따른 장치는 이 도면에서 설명하는 방법을 통하여, 차량의 사용자(또는 운전자)의 개인 선호도를 반영한 차량 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 즉, 장치는 차량의 사용자가 입력한 개인 선호 소리 정보를 기반으로 차량의 주행음을 생성하고 재생할 수 있다. 또한, 장치는 생성된(또는 재생된) 주행음에 대하여 사용자의 피드백 정보를 수신하고, 주행음을 수정하여, 보다 사용자의 개인 선호도를 잘 반영할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1000: 차량의 주행음 생성 장치
1001: 제 1 변환부
1002: 제 2 변환부
1003: 저장부
1004: 재생부
2000: 제 1 변환부
3000: 제 2 변환부
4000: 저장부
4001: 분류부
4002: 피드백 처리부
4003: 데이터베이스

Claims (20)

  1. 제 1 소리 정보를 수신하고, 상기 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환하는 제 1 변환부;
    변환 파라미터(Parameter)를 기반으로 상기 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하는 제 2 변환부;
    상기 제 3 소리 정보에 대한 사용자의 피드백(Feedback) 정보를 수신하여, 상기 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 저장부; 및
    상기 저장된 제 3 소리 정보를 재생하는 재생부; 를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들을 포함하고,
    상기 제 2 소리 정보는 상기 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중 제 1 알고리즘 또는 제 2 알고리즘 중 어느 하나를 기반으로 선택된 적어도 하나의 구간을 포함하는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은,
    상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 CNN (Convolutional Neural Network) 알고리즘을 기반으로 선택된 구간을 포함하고,
    상기 제 2 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 사용자의 요구 정보에 기반하여 선택된 구간을 포함하는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 변환 파라미터는,
    상기 제 2 소리 정보를 상기 제 3 소리 정보로 변환하기 위하여 사용되는 제 1 파라미터 및 상기 제 3 소리 정보를 재생하기 위하여 사용되는 정보에 관한 제 2 파라미터를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 1 파라미터는,
    피치(Pitch) 변환 파라미터 또는 게인(Gain) 변환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제 2 파라미터는,
    PT(Power Train) 회전 수 파라미터, 속도 파라미터, 가속 파라미터 또는 토크(Torque) 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 저장부는,
    상기 제 3 소리 정보를 분류하는 분류부;
    상기 분류된 제 3 소리 정보에 대하여 상기 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 상기 수신된 사용자의 피드백 정보를 기반으로 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하는 피드백 처리부; 및
    상기 피드백 처리된 제 3 소리 정보를 저장하는 데이터베이스(Database); 를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 분류된 제 3 소리 정보는,
    차량의 엔진 소리 정보, 음악 소리 정보, 경보음 소리 정보 또는 목소리 정보 중 어느 하나를 나타내고,
    상기 데이터베이스는,
    차량의 엔진 소리 데이터베이스, 음악 소리 데이터베이스, 경보음 소리 데이터베이스 또는 목소리 데이터베이스 중 어느 하나를 나타내는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 분류된 제 3 소리 정보는,
    CNN 알고리즘을 기반으로 분류되는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자의 피드백 정보는,
    상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정함을 나타내는 제 1 피드백 정보 또는 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하지 않음을 나타내는 제 2 피드백 정보 중 어느 하나를 나타내는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 사용자의 피드백 정보는,
    상기 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 또는 뇌파 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 제 1 피드백 정보 또는 상기 제 2 피드백 정보로 결정되는,
    차량의 주행음 생성 장치.
  11. 제 1 소리 정보를 수신하고, 상기 수신된 제 1 소리 정보를 제 2 소리 정보로 변환하는 단계;
    변환 파라미터를 기반으로 상기 제 2 소리 정보를 제 3 소리 정보로 변환하는 단계;
    상기 제 3 소리 정보에 대한 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 상기 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 단계; 및
    상기 저장된 제 3 소리 정보를 재생하는 단계; 를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 소리 정보는 하나 또는 그 이상의 구간들을 포함하고,
    상기 제 2 소리 정보는 상기 제 1 소리 정보에 포함된 하나 또는 그 이상의 구간들 중 제 1 알고리즘 또는 제 2 알고리즘 중 어느 하나를 기반으로 선택된 적어도 하나의 구간을 포함하는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 제 1 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은,
    상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 CNN 알고리즘을 기반으로 선택된 구간을 포함하고,
    상기 제 2 알고리즘에 기반하여 선택된 상기 적어도 하나의 구간은, 상기 하나 또는 그 이상의 구간들 중 사용자의 요구 정보에 기반하여 선택된 구간을 포함하는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 변환 파라미터는,
    상기 제 2 소리 정보를 상기 제 3 소리 정보로 변환하기 위하여 사용되는 제 1 파라미터 및 상기 제 3 소리 정보를 재생하기 위하여 사용되는 정보에 관한 제 2 파라미터를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 파라미터는,
    피치 변환 파라미터 또는 게인 변환 파라미터 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 제 2 파라미터는,
    PT(Power Train) 회전 수 파라미터, 속도 파라미터, 가속 파라미터 또는 토크(Torque) 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 3 소리 정보를 수정하여 저장하는 단계는,
    상기 제 3 소리 정보를 분류하는 단계;
    상기 분류된 제 3 소리 정보에 대하여 상기 사용자의 피드백 정보를 수신하여, 상기 수신된 사용자의 피드백 정보를 기반으로 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하는 단계; 및
    상기 피드백 처리된 제 3 소리 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계; 를 포함하는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 분류된 제 3 소리 정보는,
    차량의 엔진 소리 정보, 음악 소리 정보, 경보음 소리 정보 또는 목소리 정보 중 어느 하나를 나타내고,
    상기 데이터베이스는,
    차량의 엔진 소리 데이터베이스, 음악 소리 데이터베이스, 경보음 소리 데이터베이스 또는 목소리 데이터베이스 중 어느 하나를 나타내는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 분류된 제 3 소리 정보는,
    CNN 알고리즘을 기반으로 분류되는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 사용자의 피드백 정보는,
    상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정함을 나타내는 제 1 피드백 정보 또는 상기 분류된 제 3 소리 정보를 수정하지 않음을 나타내는 제 2 피드백 정보 중 어느 하나를 나타내는,
    차량의 주행음 생성 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 사용자의 피드백 정보는,
    상기 사용자의 심박수 정보, 혈류량 정보, 체온 정보, 맥박 정보 또는 뇌파 정보 중 적어도 하나를 기반으로, 상기 제 1 피드백 정보 또는 상기 제 2 피드백 정보로 결정되는,
    차량의 주행음 생성 방법.
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