다성 음악 신호의 주요 멜로디 검출 기술은 프레임 단위로 다중 피치를 검색하고 멜로디 피치를 선택하여 최종 멜로디를 검출한다. 그러나 다중 피치 검색의 한계와 피치 검색에서의 더블링(doubling)과 하빙(halving) 등으로 인하여 멜로디 피치 검출의 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 따라서 다성 음악의 주요 멜로디 검출 과정은 프레임 사이의 멜로디 피치를 분석하여 추가적으로 멜로디 피치를 보정하는 과정이 필요하다. 본 고에서는 다성 음악 신호에서 프레임 단위로 검출된 멜로디 피치를 보정하여 주요 멜로디 검출의 정확도를 추가로 향상시키는 기술들을 소개한다. 다양한 기술들을 접근 방식에 따라 분류하여 설명하고, 대표적인 기술의 검출 정확도 향상 성능을 간단히 정리한다.
본 논문에서는 다성 음악 신호의 보컬 피치 검출 성능을 향상시키기 위해 음악 신호의 보컬 신호를 강화시키는 전처리 기술을 제안한다. 제안한 보컬 강화 기술은 입력된 다성 음악 신호로부터 반주 신호를 예측하고, 예측된 반주 신호를 입력된 보컬 신호의 크기에 맞춰 가공하여 반주 복사본 신호를 생성한다. 마지막으로 주파수 영역에서 반주 복사본 신호를 원래 다성 음악 신호에서 제거하여 보컬이 강화된 출력 신호를 생성한다. 원 음악 신호와 제안한 방법으로 보컬이 강화된 신호에 동일한 보컬 피치 검출 방법을 각각 적용하여 피치 검출의 정확도를 측정하였고, 제안한 기술에 의하여 피치 검출 정확도가 평균 7.1 % 포인트 향상된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 하모닉 구조를 이용하여 다성 음악의 주요 멜로디를 검출하는 방법을 제안한다. 다성 음악은 다수의 음원을 동시에 포함하므로 주요 멜로디를 검출하기 위하여 다중 기본 주파수를 추출하고 각 기본 주파수의 성질을 기반으로 주요 멜로디를 구하는 과정으로 구성된다. 하모닉 구조는 기본 주파수의 배음관계를 나타내고 단일 음원 신호의 중요한 특성 파라미터이다. 따라서 제안하는 방법은 하모닉 구조의 정확도를 기준으로 다성 음악에 존재하는 모든 기본 주파수 후보를 추출하고, 추출된 기본 주파수 후보에 대하여 하모닉 성분을 조합하여 하모닉 평균 에너지를 구하여 기본 주파수 후보의 중요도 순위를 결정한다. 마지막으로 기본 주파수 후보의 순위와 기본 주파수의 연속성을 기반으로 피치 트래킹을 진행하여 최종 주요 멜로디에 해당하는 기본 주파수를 검출한다. 제안한 방법의 성능을 ADC 2004 DB와 가요 100곡에 대하여 MIREX 2005 측정 방법에 따라 측정하였으며, ADC 2004 DB에 대하여 90.42%의 검출 정확도를 가진다.
본 논문에서는 박자 분류 방법을 사용하여 다성 음악 신호의 템포 쌍을 검출하는 방법을 제안한다. 템포를 검출하는 방법은 음의 시작점을 추출하여 음악의 주기적인 흐름을 파악한 뒤, 그 주기를 템포로 변환하는 과정으로 구성된다. 제안한 기술은 템포로 추측되는 배수 관계의 템포 후보를 추출한 뒤, 템포 후보를 박자에 따라 분류하고 곡의 빠르기를 고려하여 최종 템포 쌍을 검출한다. 제안한 방법을 사용하여 높은 정확도로 템포 쌍이 검출되는 것을 확인하였다.
This study is about the polyphony music proportion which appears today in the Architecture space. In the field of interior architecture, there have been many tries of applying characteristics of music, such as abstraction and nature of time for users of space to have new experience. It has been possible because architecture and music have similarities in many ways. Regarding using proportional characteristic in architecture and music, the both fields are enormously related in some ways. The purpose of this study is explaining of possibility of architectural expression in music and suggesting a way of analysing architectural design based on musical elements emphasizing proportional characteristic. Therefore, it is going to analyse Counterpoint of Bach, which is well expressed in music and compare it with proportional characteristic of space through this study.
This study is about a relationship of architecture and polyphony music. In the field of interior architecture, there have been many tries of applying characteristics of music, such as abstraction and nature of time for users of space to have new experience. It has been possible because architecture and music have similarities in many ways. Regarding using proportional characteristic in architecture and music, the both fields are enormously related in some ways. The purpose of this study is explaining of possibility of architectural expression in music and suggesting a way of analysing architectural design based on musical elements emphasizing proportional characteristic. Therefore, it is going to analyse Counterpoint of Bach, which is well expressed in music and compare it with proportional characteristic of space through this study.
본 논문에서는 프랙탈 이론을 이용한 새로운 자동 작곡 알고리즘을 제안한다. 사용자는 L-System에서 시작 상태 및 생성 규칙들을 설정함으로써 다양한 프랙탈 형태를 정의 및 조정할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 L-System과 확률을 이용하여 비대칭인 프랙탈 트리를 생성한다. 그리고 생성된 프랙탈 트리의 이미지를 기반으로 음악화 기법을 이용하여 음악을 생성한다. 본 논문에서는 다음 두 가지 방법을 소개한다. 첫째로, 이미지의 x축과 y축을 음의 크기와 음정으로 매핑하여 단선율 음악을 생성한다. 둘째로, 이미지의 x축과 y축을 시간과 음정으로 매핑하여 다성음악을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 이용하여 사용자는 프랙탈의 재귀적인 특징이 반복성으로 나타나는 음악을 생성할 수 있으며, 프랙탈 트리의 모습을 음악적 구조로 갖는 음악을 생성할 수 있다.
본 연구는 다니엘 리베스킨트 건축작품을 분석함에 있어 어린 시절 습득하였던 일련의 음악 작업과 오페라 아론과 모세에 대한 영향을 고찰하여 리베스킨트 건축과의 상관성을 분석하고자 하였다. 그 분석의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 리베스킨트는 악보 위에서 자유롭게 흘러다니는 음계들의 구성을 그의 건축에 차용하여 보이지 않는 선들의 집합을 만들어냈다. 둘째, 음악구조에서의 2중 선율, 즉 다성음악적 비례 형태를 바탕으로 리베스킨트는 대위법(countepoint)적 중첩의 기하학적 형태를 구성하였다. 또한, 건축과 음악과의 상호 텍스트적 결합의 결과로서 재료, 형태 등의 대비를 계획하여 하이브리드(hybrid) 즉, 다차원적인 공간구성을 계획하여 기하학적이면서도 자유로운 선적 리듬을 표현하였다. 셋째, 리베스킨트는 과거의 아픔, 공포, 불안감 등을 공간적으로 나타내고자 노력하였으며 아놀드 쉰베르크의 작품에서의 영감을 통해 그의 작업에서 부재의 공간을 구축하였다.
본 논문은 기계학습 기반 자동악보전사 모델의 입력에 음악적인 정보를 추가하는 방법을 통해 원하는 성능 향상을 얻는 방법을 다루었다. 여기서, 추가한 음악적인 정보는 각 시간 단위마다 발생하는 음고 개수 정보이며, 이는 정답지에서 활성화되는 음고 개수를 세는 방법으로 획득한다. 획득한 음고 개수 정보는 기존 모델의 입력인 로그 멜-스펙트로그램 아래에 연결하여 사용했다. 본 연구에서는 네 가지 음악 정보를 예측하는 네 종류의 블록이 포함된 자동악보전사 모델을 사용하였으며, 각 블록이 예측해야하는 음악 정보에 해당하는 음고 개수 정보를 기존의 입력에 추가해주는 간단한 방법이 모델의 학습에 도움이 됨을 확인했다. 성능 개선을 검증하기 위하여 MIDI Aligned Piano Sounds(MAPS) 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 음고 개수 정보를 활용할 경우 프레임 기준 F1 점수에서 9.7 %, 끝점을 포함한 노트 기준 F1 점수에서 21.8 %의 성능 향상을 확인하였다.
In this paper we present a method of separating musical instrument sound sources from their monaural mixture, where we take the harmonic structure of music into account and use the sparseness and the overlapping NMF [1] to select representative spectral basis vectors which are used to reconstruct unmixed sound. A method of spectral basis selection is illustrated and experimental results with monaural mixture of voice/cello and trumpet/viola are shown to confirm the validity of our proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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