완료됨
문제푸이 방향성
sonic visualiser, HiddenWave 툴 등을 사용해보았는데, 별다른 값이 안보이네요.
스테가노그래피 도구를 사용하는 게 아닌가요?
#misc
#forensics
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답변
1
소리에 어떤 정보가 있을지 고민해보세요.
문제를 다시 보는 것도 도움이 될 거 같아요.
추가: 어떤 정보가 있을지 고민하고 그에 맞는 도구를 이용하는게 좋다 생각해요.
추가2: ChatGPT 4o를 이용한 QnA
input: 소리를 분석하고 있어. 소리에는 어떤 정보들이 있어?
output:
소리에는 여러 가지 정보가 담겨 있습니다. 소리는 단순한 진동이 아니라, 그 파형 안에 다양한 물리적, 심리적, 그리고 맥락적 정보들이 숨어 있습니다. 소리를 분석할 때 주요하게 살펴볼 수 있는 정보들은 다음과 같습니다:
🔊 1. 기본 물리적 특성
이것은 오디오 신호를 물리적으로 분석할 때 주로 다루는 정보입니다.
주파수(Frequency):
소리의 높낮이를 결정. Hz 단위. 예: 남성 음성은 보통 85180Hz, 여성은 165255Hz
진폭(Amplitude):
소리의 크기를 나타냄. 데시벨(dB) 단위. 커질수록 더 큰 소리.
위상(Phase):
파형의 상대적 위치 차이로, 스테레오 위치감 등 공간 정보를 표현할 수 있음.
스펙트럼(Spectrum):
소리를 구성하는 여러 주파수 성분들의 분포. FFT를 이용해 분석.
🧠 2. 지각적/심리음향적 특성
사람이 듣는 방식에 따라 추출 가능한 정보입니다.
음색(Timbre):
같은 음이라도 악기나 사람마다 다르게 들리는 특성. 주파수 조성, 엔벨로프(attack, decay 등)로 결정.
톤(Tone) vs. 잡음(Noise):
조화롭게 들리는 소리(톤)인지, 불규칙한 성분(잡음)인지 여부.
선율(Melody), 리듬(Rhythm):
음악의 경우 시간적 패턴과 구조를 분석할 수 있음.
공간 정보 (위치, 잔향):
리버브(reverb), 딜레이(delay), HRTF 등을 통해 소리가 어디서 나는지 유추 가능.
🗣️ 3. 콘텐츠/의미 기반 정보
소리의 신호 속에 담긴 '의미'를 분석하는 영역입니다.
언어 정보:
음성 인식(STT)으로 텍스트를 추출하거나, 발화자의 감정, 나이, 성별 추정 가능.
감정 분석:
목소리의 억양, 속도, 높낮이로 화자의 감정 상태를 추론.
이벤트 탐지:
예: 박수, 비명, 유리 깨짐 등 특정 소리 이벤트 자동 인식.
환경 분류:
거리, 실내/실외, 군중, 차량 소음 등 배경 소리를 바탕으로 상황 파악.
🛠️ 4. 기술적 처리 정보 (분석에 활용됨)
기계가 소리를 분석하기 위해 사용되는 대표적인 처리 기법들입니다.
MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)
음성/음악 인식에 많이 사용되는 특성값.
Spectrogram (스펙트로그램)
시간에 따른 주파수 분포 시각화.
Chroma, Tempo, Beat
음악 분석에 주로 사용되는 특성.
Onset/Offset Detection
음의 시작과 끝 지점 감지.
원하시는 분석 범위가 음악 분석인지, 음성 감정 분석인지, 환경 소리 인식인지에 따라 중점적으로 봐야 할 정보가 달라집니다. 어떤 목적을 위해 소리를 분석 중이신가요? 🎧