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A Neural Network Based Musical Instrument Support System

Neural Network 기반 악기 보조 시스템

  • Kim, Dae Yeon (Embedded System Engeneering, Incheon National University) ;
  • Oh, Jeong Rok (Embedded System Engeneering, Incheon National University) ;
  • Lee, Soo Gyeong (Embedded System Engeneering, Incheon National University) ;
  • Kang, Woo Chul (Embedded System Engeneering, Incheon National University)
  • 김대연 (인천대학교 임베디드시스템공학과) ;
  • 오정록 (인천대학교 임베디드시스템공학과) ;
  • 이수경 (인천대학교 임베디드시스템공학과) ;
  • 강우철 (인천대학교 임베디드시스템공학과)
  • Published : 2017.11.01

Abstract

현재 초보적인 능력을 가진 악기 연주자가 접근할 수 있는 하드웨어, 소프트웨어를 사용해 악기 연주법을 연습할 수 있는 수단은 전무하다. 따라서 본 논문은 악기 연주자가 연습을 하기 위해 사용할 수 있는 음 인식과 악보 정보의 처리, LSTM을 통한 자동 악보 생성의 복합적 기능을 가진 악기 보조 시스템을 제안한다. 또한 본 시스템은 기존의 FFT와 같은 일반적인 Pitch Detection 알고리즘보다 더 우월한 음 인식 성능을 보유한 Autocorrelation 전처리를 거친 LeNet-5 Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 음 인식 성능을 높이는 기법을 제안한다. 이 음 인식 모델은 실험 결과 기존의 음 인식 기법보다 최대 약 5.4%의 성능 증가를 이루어냈다.

Keywords