[Sound Ai #10] 오디오 데이터 전처리 (이론) – 기본 개념부터 심층 이해까지

사운드 데이터를 다루려면 사운드가 무엇이고 어떻게 표현되는지 이해해야 합니다. 기본적으로 사운드는 물체의 진동으로 발생합니다. 진동은 주변 공기를 압축하고 팽창시키는 파동을 만들어냅니다. 이 파동은 우리 귀에 도달하여 소리로 인식됩니다.

사운드는 일반적으로 파형으로 표현됩니다. 파형은 시간에 따른 음압 변화를 나타내는 그래프입니다. x축은 시간을 나타내고 y축은 음압을 나타냅니다. 음압이 높을수록 소리가 크고, 음압이 낮을수록 소리가 작습니다.

사운드 데이터는 다양한 방식으로 표현될 수 있습니다. 가장 일반적인 표현 방식은 디지털 오디오 신호입니다. 디지털 오디오 신호는 아날로그 신호를 샘플링하고 양자화하여 디지털 데이터로 변환한 것입니다. 샘플링은 시간 간격으로 아날로그 신호의 값을 측정하는 과정이고, 양자화는 측정된 값을 이산적인 값으로 변환하는 과정입니다.

예를 들어, CD 음질의 디지털 오디오 신호는 초당 44,100개의 샘플을 사용합니다. 각 샘플은 16비트로 표현됩니다. 즉, 각 샘플은 65,536개의 값 중 하나를 가질 수 있습니다. 이러한 디지털 데이터는 컴퓨터에서 쉽게 저장하고 처리할 수 있습니다.

사운드 데이터는 이러한 파형을 통해 다양한 특징을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 파형의 주파수는 소리의 높낮이를 나타냅니다. 주파수가 높을수록 소리가 높고, 주파수가 낮을수록 소리가 낮습니다. 파형의 진폭은 소리의 크기를 나타냅니다. 진폭이 클수록 소리가 크고, 진폭이 작을수록 소리가 작습니다.

다음 글에서는 이러한 사운드 데이터의 특징들을 이용하여 사운드 데이터를 어떻게 전처리하고 분석할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.