가정용 흑은 업소용 노래 반주 시스템에서 곡명을 선택하는 데에는 목록 책자를 찾거나 키보드를 이용하여 DB를 검색하는 방법이 일반적이다. 이 방법들은 책을 찾거나 키보드로 입력하는 불편함과 함께 곡명의 첫 글자부터 알고 있지 않으면 찾을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성인식기술과 정보검색기술을 결합하여 이러한 문제점들을 동시에 보완하는 기술을 제안하고, 가정용 노래방 기기와 연동하여 기존 검색 방식을 대체하는 음성인식 노래반주시스템을 구성한다. 제안하는 시스템은 노래 곡명에 나오는 최다 빈도 단어를 이용하여 키보드 입력 없이 음성 인식으로 간단하게 원하는 곡명을 찾도록 한다. 또한, 인터넷 인기순위에 기반하여 곡명을 색인함으로써 검색 만족도를 향상시킨다.
내용기반 질의법 (Content-based Query Method)은 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 고유의 특성을 검색의 단서로 하여 질의하는 방법이다. 따라서 이러한 내용 기반의 디지털 오디오 콘텐츠 시스템은 유저가 데이터베이스 내에서 찾고자 하는 오디오 관련 정보의 질의 방법으로써 그 노래의 멜로디 정보를 입력함으로써 이루어지게 된다. 본 논문에서는 가수명이나 노래 제목, 혹은 가사의 일부 등 기존의 음악 검색에 필수적인 텍스트 정보인 키워드를 전혀 모르는 상태에서, 휴대폰이나 컴퓨터의 마이크를 통해 자신이 기억하고 있는 노래의 일부분을 흥얼거리는 것만으로, 각종 오디오 정보를 손쉽게 찾아주는 내용기반 질의법을 이용한 디지털오디오 검색시스템 (MuseFinder)을 소개한다. 또한 실제 유저의 편이성을 고려한 GUI에 기초한 고성능의 검색시스템을 구현하는데 있어 주요 이슈와 고려사항에 대해서 살펴보고 그 해결 방법을 제안한다.
본 논문에서는 사용자들이 노래 가사를 입력으로 음악을 검색할 때 사용자의 질의어 특징을 반영한 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 노래 가사 검색에서 사용자들이 작성하는 질의어들은 음악 하이라이트 부분에 해당된다는 점을 고려하여 본 논문에서는 노래 가사를 색인할 때, 하이라이트 부분이 더 중요하도록 만든다. 이를 위해 본 논문에서는 응집 계층 군집화를 사용하여 자동으로 음악 하이라이트 부분을 찾고, 하이라이트 부분과 그 주변 부분을 중요하게 고려할 수 있는 가우시안 중요도를 제안한다. 이 가우시안 함수는 평균을 하이라이트 부분으로 설정함으로써 하이라이트에서 가장 높은 값을 가지며, 주변부는 하이라이트보다 낮은 중요도를 가진다. 이렇게 얻어진 중요도와 함께 노래 가사를 색인함으로써 사용자들이 작성한 질의어에 대해 더 부합하는 검색 결과를 제공해준다. 실험에서 실사용자 5명에 대해 다양한 질의 타입들과 함께 평가하였으며, 가중치를 고려하지 않는 비교 모델보다 제안한 방법이 효과적임을 보인다.
이 논문은 허밍질의의 정확도 향상에 마이크와 같은 장비에 특성, 허밍을 하는 사용자의 숙련도가 어느 정도 반영되는지 알아본다. 연구의 결과 검색의 정확도는 마이크 성능에 독립적임을 보였고, 사용자가 노래를 아는 정도와 노래를 부른 만족도가 검색 순위를 상승시키는데 미치는 영향이 없거나 미미함을 실험결과를 통해 보다 이와 같은 실험 결과들은 허밍질의 검색의 정확도 향상을 위한 연구에서 참고자료로 사용될 것이다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.425-437
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1997
본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.
이 논문에서는 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템 또는 커버 노래 인식 (cover song identification) 시스템에서 사용 가능한 멜로디 유사도를 제안한다. QbSH 또는 커버 노래 인식은 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 멜로디 유사도는 이런 시스템을 구현하는데 필수적인 요소이며, 두 개의 음악에서 멜로디가 추출되었다고 가정하고, 추출된 멜로디 사이의 유사한 정도를 수치로 표현한다. QbSh 시스템이나 커버 노래 인식 시스템은 멜로디 유사도에 기반하여 입력 노래와 유사한 노래를 데이터베이스에서 검색하는 작업을 수행한다. 이 논문에서 제안하는 멜로디 유사도 방식은 기존의 많이 연구되던 동적 시간 왜곡 (dynamic time warping, DTW) 방법과 크로마 표현 방법 (chroma representation)을 사용하였다. DTW방법은 비대칭적으로 사용하고 미디 노트 영역에서 표현된 멜로디 특징은 0이상 12 미만의 크로마 레벨로 표현하였다. 기존의 방법에서는 정수값을 많이 사용하였으나 이 논문에서는 실수값을 사용한다. DTW 에 사용하는 거리 함수를 기존에 사용하던 차이의 절대값 대신 꺾인 함수 형태를 사용함으로써 성능을 높였다. QbSH 시스템에서의 실험을 통해서 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 10-12초 길이의 1000번의 쿼리(Query)에 대해서 28시간 정도의 데이터베이스에서 실험한 결과, 순위 역의 평균 (Mean reciprocal rank, MRR) 값이 0.713을 보였다.
본 논문은 오디오 특징 분석을 기반으로 한 음악검색 방법에 대한 기술과 연구에 대한 내용이다. 본 연구에서는 크게 3가지의 주요 알고리즘을 이용하여 다 성음에서의 오디오 특징을 추출하고 3가지의 각자 다른 방식의 매칭 알고리즘을 기반으로 한 퓨전 매칭 방식을 제안한다. 오디오 특징으로는 메인 멜로디, 음악 구조를 분석한 세그먼테이션 정보를 이용한다. 본 연구에서 사용된 음악 DB는 음악 포털 서비스에서 제공하는 장르를 기반으로 한 8가지 장르에서 다양한 범위에서 2000곡을 선곡하였다. 오디오 특징 추출을 위한 알고리즘 개발과 매칭 알고리즘 개발을 위하여 음악 DB 2000곡 중 장르의 비율을 고려하여 100곡을 선정하고, 24명으로부터 1200개의 허밍을 녹음하였다. 24명중 3명은 대학에서 음악을 전공하고 나머지는 음악적 교육을 받은 경험이 없는 사람들이다. 1200개의 허밍을 분석한 결과 전체 허밍 중 60%정도가 노래의 시작 부분을 허밍하거나 노래를 불렀고, 30%정도는 하이라이트 부분을 허밍 하였다. 나머지 10%정도는 자신이 가장 자신 있는 부분을 불렀다. 이러한 분석 결과를 기반으로 가장 중요한 부분은 노래가 시작되는 부분에서의 멜로디를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다는 것이다. 본 연구에서 검색결과의 평가는 MRR를 이용하여 측정하였다. MIDI DB를 사용한 경우가 다 성음에서 직접 멜로디를 추출한 경우보다 약간 성능이 우수하게 나왔으나 그 차이는 미미했다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 PC상에서 사용할 수 있는 클라이언트 프로그램과 Android app를 개발하였다.
본 논문은 디지털 음악 도선관에서 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제 목록을 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부 선율을 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표 정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 탐색 패턴을 가지고 제안한 음표열 탐색 알고리즘을 이용하여 근사 탐색을 함으로써 사용자는 노래의 어느 마디를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색하고, 감상할 수 있도록 했다.
본 논문은 디지털 음악 도서관에서 입력된 음성을 인식하여 생성한 음곡선에 의해 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 알고리즘을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 음성에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 제안한 검색 알고리즘은 일반적으로 근사 탐색을 위해 많이 사용하는 동적 프로그래밍 방법과 함께 실험을 통해 탐색 시간을 비교하여 향상된 탐색 시간을 보인다.
멜로디를 흥얼거리는 허밍 동작만으로도 원하는 음악 콘텐츠를 찾아주는 검색 엔진이 등장했다. 엔터테인먼트 솔루션 개발업체 나요미디어는 노래 제목이나 가수 이름을 몰라도 머릿속에 떠오르는 음을 읊조리는 행위만으로도 해당 음악을 검색해주는 클라이언트서버 방식의 음악검색 엔진‘뮤진’을 특허 받아 이목이 집중되고 있다. 나요미디어는 이번에 개발한 이 허밍 검색 엔진을 올 하반기부터 국내 주요 인터넷 포털과 이동통신서비스를 통해 일반 이용자들에게 서비스할 예정이다. 특허를 받았다는 소식에 도곡동에 위치한 나요미디어 사무실을 찾았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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