• The Magazine of the IEIE
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• v.43 no.5
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• pp.41-49
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• 2016

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.340-343
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• 2011

음악 감정 분류에 관한 기존의 연구들은 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬 등과 같은 음악의 멜로디와 관련된 자질을 이용하여 음악 감정을 분류하였다. 그러나 노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 가사의 내용에 따라 음악에 대하여 청자가 느끼는 감정이 크게 다르다. 본 논문에서는 감정 온톨로지를 활용하여 노래 가사를 감정에 따라 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 기구축 된 감정 온톨로지를 바탕으로 네 가지 통사적 규칙을 적용하여 노래 가사로부터 감정 자질을 추출한다. 추출된 감정 자질을 이용하여 Naive Bayes, HMM, SVM과 같은 기계학습 기법을 이용하여 8개 감정 그룹에 대해 58.8%의 정확도를 보였다.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.1
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• pp.254-259
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• 2020

This paper is the implementation of the conversion system from image to music based on intentional synesthesia. The input image based on color, texture, and shape was converted into melodies, harmonies and rhythms of music, respectively. Depending on the histogram of colors, the melody can be selected and obtained probabilistically to form the melody. The texture in the image expressed harmony and minor key with 7 characteristics of GLCM, a statistical texture feature extraction method. Finally, the shape of the image was extracted from the edge image, and using Hough Transform, a frequency component analysis, the line components were detected to produce music by selecting the rhythm according to the distribution of angles.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.6
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• pp.488-496
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• 2004

This paper describes a music information retrieval system which uses humming as the key for retrieval Humming is an easy way for the user to input a melody. However, there are several problems with humming that degrade the retrieval of information. One problem is a human factor. Sometimes people do not sing accurately, especially if they are inexperienced or unaccompanied. Another problem arises from signal processing. Therefore, a music information retrieval method should be sufficiently robust to surmount various humming errors and signal processing problems. A retrieval system has to extract pitch from the user's humming. However pitch extraction is not perfect. It often captures half or double pitches. even if the extraction algorithms take the continuity of the pitch into account. Considering these problems. we propose a system that takes multiple pitch candidates into account. In addition to the frequencies of the pitch candidates. the confidence measures obtained from their powers are taken into consideration as well. We also propose the use of an algorithm with three dimensions that is an extension of the conventional DP algorithm, so that multiple pitch candidates can be treated. Moreover in the proposed algorithm. DP paths are changed dynamically to take deltaPitches and IOIratios of input and reference notes into account in order to treat notes being split or unified. We carried out an evaluation experiment to compare the proposed system with a conventional system. From the experiment. the proposed method gave better retrieval performance than the conventional system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.273-275
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• 2012

노래(Song)와 같이 가사를 포함한 음악은 같은 스타일의 멜로디라도 청자에 따라 느끼는 감정이 다르다. 따라서 전통적인 음악 분류에서 사용하는 템포, 박자, 음정, 음표, 리듬과 같은 자질을 이용하여 감정을 분류할 수 없다. 본 연구에서는 가사로부터 감정 자질을 추출하고, 이를 학습 자질로 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한다. 감정 자질의 추출 정확도를 높이고자, 한국어의 언어적 특징을 반영한 규칙을 구축한다. 추출된 감정 자질과 structured SVM을 이용하여 노래 가사의 감정을 분류한 결과, Naive Bayes나 SVM과 같은 전통적인 학습 기법보다 높은 성능(accuracy = 68.9%)을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.381-384
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• 2013

본 논문에서는 허밍기반 음원 검색 시스템을 위한 오디오 특징 시퀀스 데이터 색인 기법을 제안한다. 우선 Query-by-Singing/Humming (QbSH) 시스템의 특징 데이터베이스를 생성하기 위하여 MP3 와 같은 다성음원에서 주요 멜로디를 추출하여 시퀀스데이터를 생성하고, 고속 검색을 지원하기 위한 시퀀스데이터를 색인화한다. 본 논문에서는 최소 Dynamic Time Warping (DTW) 거리 기법, 시퀀스 추상화 기법, 상한 값 기반 DTW 기법과 같이 세 가지의 시퀀스 데이터의 색인화 기술을 제시하고 각각에 대한 문제점을 파악하고, 성능을 평가한다. 이를 통하여 향상된 검색 시간과 검색 정확도를 얻을 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.264-269
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• 2001

In this paper, we interpret a score as a time series and deal with the fuzzy logic-based modeling of it. The musical notes in a score represent a lot of information about the length of a sound and pitches, etc. In this paper, using melodies, tones and pitches in a score, we transform data on a score into a time series. Once more, we foml the new Lime series by sliding a window through the time series. For analyzing the time series data, we make use of the Box-Jenkins s time series analysis. On the basis of the identified characteristics of time series, we construct the fuzzy model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.3-6
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• 2001

오늘날, 웹과 네트???p의 발달로 인하여 많은 멀티미디어 정보들이 쏟아지고 있고 이에 따라 멀티미디어 정보에 대한 검색 시스템이 활발히 연구중에 있다. 아직까지 음악정보 검색에 대한 연구는 미비한데 최근 XML이 인터넷상에서 정보교환의 표준으로 자리잡으면서 서양음악을 표현하기 위한 방법으로서 MusicXML, ScoreML과 같은 포맷이 고안되었다. 기존의 음악검색기법들이 음악파일에 대해 선율 정보를 검색한 것에 비해 본 논문은 음악을 텍스트로 표현한 XML문서에 대해 멜로디만을 동기 단위로 추출하여 이동도법으로 변환하여 저장함으로서 효율적인 선율 검색이 되도록 데이터베이스 저장소를 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.139-141
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• 2007

최근 멀티미디어를 검색하기 위해 메타데이터 기반의 검색 방법에서 컨텐츠 자체를 검색 하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 음악 검색의 경우 허밍 입력으로 검색을 하려는 QBH(Query By Humming)가 많은 관심을 끌고 있다. 하지만 허밍 데이터는 개인마다 음높이나 박자 정보들이 모두 다르고 숨소리 등의 내재된 오류 정보들이 많아 정확한 검색 결과를 얻기가 쉽지 않다. 허밍 검색의 정확도 향상을 위해서는 음 데이터 추출이나 허밍의 오류 보정, 유사도 측정과 관련된 연구들이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 효과적인 멜로디 표현방법에 대해 다양한 실험을 통해 최적의 모델을 제시하려 한다. 방법으로 UDR을 다양한 범위로 나누고 가중치를 달리하는 방법으로 실험을 한 결과 허밍을 그룹으로 분류하는 방법이 정확도를 향상 시키는 것을 확인 하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.30 no.3
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• pp.23-48
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• 2013

This study compared and analyzed 15 CBMR (Content-based Music Retrieval) systems accessible on the web in terms of DB size and type, query type, access point, input and output type, and search functions, with reviewing features of music information and techniques used for transforming or transcribing of music sources, extracting and segmenting melodies, extracting and indexing features of music, and matching algorithms for CBMR systems. Application of text information retrieval techniques such as inverted indexing, N-gram indexing, Boolean search, truncation, keyword and phrase search, normalization, filtering, browsing, exact matching, similarity measure using edit distance, sorting, etc. to enhancing the CBMR; effort for increasing DB size and usability; and problems in extracting melodies, deleting stop notes in queries, and using solfege as pitch information were found as the results of analysis.