최근 방송 사용 음악에 대한 저작권료 배분의 투명성을 위하여 방송음악 식별 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 음악 DNA라 부르는 음악의 신호적 특징을 이용하는 기존의 음악식별 기술이 존재하지만, 방송 배경음악의 특성으로 인해 방송 사용 음악 식별에 그대로 활용하기는 어렵다. 방송이나 영화에 사용되는 배경음악은 우리가 일상생활에서 주로 소비하는 가요나 팝과 같은 음악과 비교하여 그 수가 매우 많고, 하나의 음악 테마에 대하여 조금씩 다르게 편곡한 유사 음악들이 다수 존재한다. 즉, 방송 배경음악을 식별을 위해서는 유사한 음악이 많은 대규모 음악 DB를 대상으로 잡음이 섞여 있는 음악을 식별하여야 한다. 한편, 대부분의 음악 식별 시스템은 빠른 검색을 위하여 모든 데이터를 메모리에 올려두고 처리하는 방식으로 동작하는데, 대규모 음악 DB를 지원하기 위해서는 시스템 자원을 적게 사용하면서도 식별율이 떨어지지 않는 특징 추출 파라미터와 인덱싱 파라미터를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하는 배경음악 특징의 추출방법과 이 특징을 효율적으로 검색할 수 있도록 하는 검색 구조를 기술한다.
본 논문에서는 오디오 피크 검출을 적용한 TV 방송 프로그램내 배경음악 식별 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음악 핑거프린트 추출 및 전송부, 음악구간 검출부, 음악 핑거프린트는 고속 매칭 및 정보전송부 세 부분으로 구성되어 있다. 음악 핑거프린트 추출 및 전송부에서는 음악 원음 오디오 데이터를 퓨리에 변환하여 스펙트럼 계수를 추출한다. 추출된 스펙트럼의 성분 중에서 일정한 문턱값 이상의 에너지를 가지는 값을 피크로 검출하고 검출된 피크를 이용하이 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화한다. 음악구간 검출부에서는 입력된 방송 프로그램 오디오 데이터에 GMM(Gaussian Mixture Model)을 적용하여 음악과 음악 외 오디오 데이터를 분류한다. 음악 핑거프린트 고속 매칭 및 정보전송부에서는 음악구간이라고 인식된 쿼리 오디오 데이터를 음악 핑거프린트 추출 및 전송부와 동일한 과정을 통해 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화된 음악 원음의 핑거프린트들과 비교하여 가장 유사한 음원의 정보를 TV의 화면에 자막으로 보여준다.
본 연구는 변화된 방송환경에서 텔레비전 다큐멘터리 배경음악 사용에 대한 생산자들의 인식은 어떠하며, 배경음악 사용이 어떻게 변화되고 있는지를 14명의 생산자 심층인터뷰를 통해 알아보았다. 연구결과, 방송 디지털화에 따라 다큐멘터리 배경음악은 작곡음악보다는 라이브러리음악의 사용이 보편화되었다. 또한 다큐멘터리 음악은 작품성, 다양성, 편리성 등으로 라이브러리음악 사용이 점차 확대되고 있었다. 라이브러리음악의 보편화는 텔레비전 다큐멘터리 생산자들 간의 관계와 배경음악에 대한 인식의 변화를 가져와 연출자(PD)와 음악감독의 공동작업이었던 배경음악 생산은 편집영상을 이메일 등을 통해 쉽게 주고받을 수 있게 됨으로써 생산자 간의 커뮤니케이션이 사라진 채 업무가 분업화되고 있다. 다큐멘터리의 라이브러리 음악 사용은 결국 다양한 방송제작 주체들의 창조적 생산활동참여에 장애가 될 수 있으며 음악사용의 규격화와 프로그램의 질적 저하를 가져올 수 있다는 함의에 도달하였다.
본 논문은 인터넷을 이용한 방송 서비스에서 저작권 보호 및 저작물 식별을 위한 고유 식별 정보(unique identification)를 삽입, 추출하는 기술을 제안한다. 인터넷을 통한 방송 서비스의 활성화를 위해서는 저작권의 보호와 저작물의 불법 사용 방지, 저작물에 대한 저작권료 지불, 그리고 차후에 불법 사용자의 적발 등을 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기술은 디지털 음악을 소비자에게 서비스할 때, 사용자의 아이디(ID)와 신상 정보를 이용해서 생성된 정보와 음악의 식별 정보를 같이 저작물에 삽입하여 다운로드 받은 음악 파일이나 또는 청취 중에 녹음한 음악 파일을 불법으로 유통시킬 경우에 유통된 음악 파일에서 삽입된 식별코드를 추출하여 음악 파일의 불법 유통경로를 추적하여 불법 사용자를 적발할 수 있는 기능을 갖고 있다. 이러한 기능을 만족시키기 위해서 인터넷 서비스에서 널리 이용되는 MP3, AAC, WMA 등과 같은 손실 압축을 거친 이후에도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있으며, 일반 사용자들이 손쉽게 접할 수 있는 여러 신호처리에도 강인한 특성을 갖는 기술을 제안한다.
인터넷 환경의 대중화와 디지털 음원의 기하급수적인 증가에 따라, 음악을 시그널 레벨에서 직접 분석하여 분류하거나 의미정보를 추출하는 음악분석 및 검색 기술의 상용화에 대한 요구가 늘어나고 있다. Music Information Retrieval Evaluation eXchange(MIREX)는 음악 검색(Music Information Retrieval) 시스템과 알고리즘들의 평가를 위해 매년 개최되는 평가 대회이다. MIREX는 매년 정기적으로 대회 및 회의를 개최하면서 음악 분석 기술에 대한 관심도와 최신 기술동향 등을 보여주고 있다. 따라서, 음악 기술의 MIREX의 배경, 구성 및 현황 등을 살펴보면서 전 세계 음악분석 기술의 현황을 파악해 볼 수 있다. MIREX에 대한 소개와 MIREX에서 운영하는 task들의 현황을 설명하고, 이를 통하여 음악 분석 기술의 동향과 전망을 짚어본다.
본 논문은 FM 라디오 방송중의 오디오 신호를 블록단위로 음악 및 음성을 검출하는 알고리즘에 대한 것으로, 이를 기반으로 방송중의 노래(가요, 팝, 클래식‥‥)만을 자동으로 인식하여 녹음하는 알고리즘을 개발한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 것[1-4]과 같이 단지 음악과 음성을 구분함과 동시에 음악구간의 논리적 조합으로 이루어진 노래를 자동으로 인식하여 녹음하는 것을 알고리즘의 최종 목표로 한다. 알고리즘의 접근 역시 기존의 음소단위의 모델링을 거치는 GMM 기반의 접근이 아니기 때문에 모델링에 대한 훈련과정이 필요 없고, 시간영역에서의 오디오신호가 가지고 있는 직관적인 특징을 분석함으로써 비교적 적은 연산으로 실시간 구현이 가능하다.
본 논문에서는 기존 음악 거래 플랫폼의 문제점을 보완하기 위해 블록체인 기술을 기반으로 한 새로운 음악 거래 플랫폼을 제안한다. 기존 음악 거래 플랫폼은 높은 중개 수수료와 생산자에 대한 불공정한 보수 그리고 불투명한 거래가 이루어진다는 단점이 있다. 이러한 단점을 블록체인 기술의 탈중앙성, 보안성, 투명성, 안전성 등의 특징을 이용하여 보완하고자 한다. 또한, 블록체인 기반 플랫폼 구축을 위해 IPFS, signature file, bloomfilter 등 다양한 기술을 사용한다. 최종적으로 생산자와 소비자 모두가 공정하고 투명한 음악 거래를 할 수 있는 음악 거래 플랫폼을 제안한다.
최근 들어 정신적/신체적 질병을 치료하기 위해 음악을 많이 사용한다. 음악 치료의 수요가 늘어남에 따라 HCI, BCI, Music Therapy 등과 같은 음악의 성질과 생체신호간의 관계, 심리상태 변화 등에 관한 연구들이 많이 이뤄지고 있다. 또한 압축기술의 발달로 인하여 디지털 음원을 손쉽게 듣고 다닐 수 있으며, 생체 신호처리 이론, 생체 신호처리 장비 등이 발달함에 따라 디지털 음원을 이용하여 음악 치료 연구를 할 수 있게 되었다. 하지만 이러한 디지털 음원이 음악치료 측면에서는 효과가 크지 않을 뿐만 아니라 오히려 악영향을 미친다는 내용이 방송/신문을 통해 기사화 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 동일한 음원의 아날로그/디지털 음악으로 청감테스트를 진행하고, 생체신호(혈압, 심박수, 뇌파)를 측정하여 차이점을 비교/분석한다.
디지털방송(Digital Broadcasting)에서는 최대 100여개 정도의 오디오 또는 음악방송을 다중화하여 전송에 적합한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 형태로 만들어서 1개 채널로 전송하는 것이 가능하다. 이렇게 다중화 된 많은 음악방송이 정상적으로 전송되고 있는지 확인하기 위해서는 실시간 모니터 링이 가능한 다중 오디오 모니터링 시스템이 필요하다. 아날로그방송에서는 모니터링 할 음악 방송수가 많지 않기 때문에 하드웨어 기반의 오디오 모니터링 시스템을 구현하여 사용하였다. 그러나 하드웨어 기반의 모니터링 시스템을 디지털 음악방송 환경에 적용하는 것은 비용 및 기능 효율성에서 떨어지기 때문에 디지털 방송 환경에 맞는 새로운 시스템이 요구되었다. 본 논문에서는 이 요구사항을 만족시키기 위해서 소프트웨어 기반의 디지털 오디오 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 시스템 구현에 있어서 다수의 하드웨어 장비의 도움 없이 소프트웨어를 기반으로 하는 1대의 컴퓨터만을 이용하여 1개 채널로 수신되는 다중화 된 디지털 음악방송을 효율적으로 모니터링 한다. 전송된 디지털 방송신호를 역다중화하여 각각의 방송에 대한 오디오 레벨 및 패킷 에러 정보를 추출하여 화면으로 실시간 상태를 표시하면서 정상적으로 방송이 되고 있지 않는 방송을 자동으로 검출하여 알려준다. 실험 결과 디지털 음악방송 채널에 대한 효율적인 실시간 다중 오디오 모니터링이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 GMM 기반의 음성/음악 판별 방법을 응용하여 FM 라디오 방송에서 순수한 음악 구간만을 판별하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 음성, 음악, 광고 음악, 기타 여러 가지 사운드가 혼합되어 있는 오디오 방송 프로그램에서 순수한 음악만을 판별하여 자동으로 저장하고자 한다. 음악의 시작 부분과 끝 부분을 보다 정교하게 검출하고자 순수한 음악으로 판별된 구간의 시작 부분과 끝 부분에 대해 후처리 과정을 추가하였다. PC 환경에서 FM 라디오 방송을 이용하여 구현된 시스템을 실시간으로 테스트한 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한 SoC 구현을 고려하여 고정소수점 연산을 수행한 결과 3MIPS 이하의 적은 연산량으로 부동소수점 연산일 때와 동일한 결과를 얻을수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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