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 논문에서는 대중음악의 대부분을 차지하는 대중가요의 가창에서 효과적인 가창을 위해 사용하는 멜로디의 가창법, 그 중에서 멜로디의 세부적인 느낌을 크게 좌우하는 대표적인 표현기법들을 살펴보고, 이것이 다른 장르의 음악을 가창하는데 있어서의 공통점과 차이점을 분석해 보았다.
허밍에 의한 고정도의 오디오 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 시스템 측에서 발생 가능한 문제점과 유저 측에서 발생 가능한 문제점을 함께 고려한 해결 기법이 요구된다. 유저 측에서는 허밍시 자신의 애매한 기억에 기인한 음표의 삽입이나 탈락과 같은 가창실수, 허밍 도중에 음정 및 박자의 불안정한 변화, 같은 곡을 노래 부를지라도 개인차에 의해 상이한 음정과 템포 등이 발생한다. 또한 시스템 측에서 발생 가능한 사항으로써, 비록 허밍질의가 완벽하더라도 입력 허밍 신호를 멜로디 매칭에 이용되는 정확한 특징량의 추출 및 음악 표기로의 변환이 어렵다는 점이다. 종래의 오디오 정보 검색 시스템에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 멜로디 표현법과 매칭 방법이 제안되고 있으나, 성능 면에서는 아직 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 허밍 멜로디의 효과적인 표현방법과 시스템 및 유저 측에서 발생 가능한 오류에 강건한 멜로디 매칭 방법을 제안한다.
인터넷의 발달로 사람들이 많은 음악을 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 음악 검색 서비스나 음악 추천 서비스와 같은 기능을 위한 응용 시스템이 주목 받고 있다. 이러한 시스템들이 서비스를 제공하기 위해서는 일반적인 음악의 형식인 다음(Polyphonic) 음악에서 멜로디를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 다음 음악의 표현 능력이 매우 뛰어난 악기 중 하나인 피아노의 음악으로부터 멜로디를 추출하는 방법을 제안한다. 피아노 음악은 다음의 복잡도가 매우 크기 때문에 피아노 음악에서 멜로디를 추출하는 방법을 연구함으로써 여러 악기로 연주한 일반적인 다음 음악에서 멜로디를 추출하는 데 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 한국 대중가요에서 중요한 역할을 하는 발라드, 특히 '그대 내게 다시'의 가창에서 효과적인 가창을 위한 멜로디의 가창 해석, 그리고 멜로디의 세부적인 느낌을 크게 좌우하는 표현 방법들을 살펴보고, 이것이 다른 장르의 음악을 가창하는데 있어서의 어떻게 적용될 수 있는지를 분석해 보았다.
본 연구는 감정단어의 억양 패턴을 음향학적으로 분석하여 멜로디의 음높이 패턴으로 전환한 뒤 그 특성을 알아보았다. 이를 위해 만 19-23세 여성 30명을 대상으로 기쁨, 화남, 슬픔을 표현하는 4음절 감정단어의 음성자료를 수집하였다. 총 180개의 어휘를 수집하고 Praat 프로그램을 이용하여 음절 당 평균 주파수(f0)를 측정한 후 평균 음정과 음높이 패턴의 멜로디 요소로 전환하였다. 연구 결과, 첫째, 감정단어의 음높이 패턴은 '즐거워서' A3-A3-G3-G3, '즐거워요' G4-G4-F4-F4, '행복해서' C4-D4-B3-A3, '행복해요' D4-D4-A3-G3, '억울해서' G3-A3-G3-G3, '억울해요' G3-G3-G3-A3, F3-G3-E3-D3, '불안해서' A3-A3-G3-A3, '불안해요' A3-G3-F3-F3, '침울해서' C4-C4-A3-G3, '침울해요' A3-A3-F3-F3으로 나타났다. 둘째, 음 진행에서는 기쁨이 넓은 간격의 도약 진행, 화남이 좁은 간격의 도약 진행, 슬픔이 넓은 간격의 순차 진행 특성을 보였다. 본 연구에서는 감정의 속성과 본질, 한국어의 음성 특성을 고려하여 감정단어의 억양 패턴을 분석하고, 이를 멜로디 요소에 반영한 특성을 제시하였다. 또한, 체계적이고 객관화된 방법으로 말과 멜로디의 전환 가능성 및 적합성을 확인한 것에 의의가 있다. 본 연구의 결과는 감정을 효과적으로 표현할 수 있는 멜로디 창작 방안을 마련하기 위한 근거 자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 유아의 일반적 창의성과 음악적 창의성과의 관계를 알아보고, 유아의 창의성을 향상시킬 수 있는 창의적 음악교육프로그램을 개발하는데 기초 자료로 활용하고자 하는데 목적이 있으며, 연구대상은 만 4,5세 유아 50명으로 이들에게 일반적 창의성 검사와 음악적 창의성 검사를 실시하여 이들 간의 상관분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 일반적 창의성은 음악적 창의성의 하위영역중 멜로디 만들기와 유의한 정적상관이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 유창성은 멜로디 만들기 능력과, 제목의 추상성은 가사 만들기 능력과, 정교성은 멜로디 만들기 능력 및 율동으로 표현하기와 유의한 정적상관이 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 우리나라의 언어가 아닌 외국어, 그 중 가장 보펀적인 외국어인 영어로 된 노래, 즉 팝송(Pop-song) 가창 시 효과적인 가창을 위해 멜로디의 세부적인 부분의 표현기법들을 살펴보고 이를 가창지도할 때 실제로 어떻게 적용할 수 있을지를 살펴보고 분석해 보았다.
아코디온은 키보드와 건반 그리고 공기주머니로 구성 되어 있는 악기로써 건반 악기의 특성과 화음을 위한 키보드 코드의 손가락 운영 기법이 요구되는 악기의 특성을 갖는다. 따라서, 연주를 자습하거나 독자적인 교습을 위한 연주법에 대한 알고리즘이 요구된다. 본 연구에서는 아코디온의 효율적인 연주를 위하여 손가락 연주의 알고리즘을 패트리 넷으로 표현하여 화음과 멜로디의 관계성을 표현하였다. 또한 사례를 들어 모델링을 검증하였다.
본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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