현재 초보적인 능력을 가진 악기 연주자가 접근할 수 있는 하드웨어, 소프트웨어를 사용해 악기 연주법을 연습할 수 있는 수단은 전무하다. 따라서 본 논문은 악기 연주자가 연습을 하기 위해 사용할 수 있는 음 인식과 악보 정보의 처리, LSTM을 통한 자동 악보 생성의 복합적 기능을 가진 악기 보조 시스템을 제안한다. 또한 본 시스템은 기존의 FFT와 같은 일반적인 Pitch Detection 알고리즘보다 더 우월한 음 인식 성능을 보유한 Autocorrelation 전처리를 거친 LeNet-5 Convolutional Neural Network 모델을 사용하여 음 인식 성능을 높이는 기법을 제안한다. 이 음 인식 모델은 실험 결과 기존의 음 인식 기법보다 최대 약 5.4%의 성능 증가를 이루어냈다.
스마트폰의 주요 기능 중 미디어 콘텐츠 재생이 주요한 비중을 차지하게 되면서 디지털 음원의 단순 재생뿐만 아니라 디지털 음원을 이용한 악기 연습 등 동적 음악 활동 지원 기능들에 대한 요구도 높아지고 있다. 기존에도 MIDI 형식의 음원을 재생하는 플레이어 앱은 존재했지만 단순 재생 기능에 중점을 둔 한계점이 있었다. 이에 본 논문에서는 기존 MIDI 재생기에 악기 연습에 필요한 기능들인 구간 반복 재생, 재생 중 템포 조절, 재생 중 조 바꿈 기능을 구현하였고, MIDI 파일 제작자들이 만든 파일을 사용자가 재생기 내에서 내려 받을 수 있는 기능을 구현하였다. 특히, 내려 받은 MIDI 파일을 암호화하여 구매한 사용자의 재생기 내에서만 재생 가능하게 하는 DRM 기능도 구현하였다. 이를 통해 악기 연주 연습을 하는 사용자들에게 편리한 연습 환경을 제공하고 MIDI 음원의 불법 유통을 막아 MIDI 파일 제작자들의 저작권 보호를 실현하고자 하였다.
악기 연주는 언제나 많은 사람들의 취미로 자리하고 있다. 그러나 음악적 심미성을 만족시키고 연주를 통한 즐거움을 느낄 수 있게 되기까지는 지루하고 고된 연습 과정이 필요하다. 이러한 반복적이고 지루한 연습 과정은 악기 연주에 커다란 진입 장벽이 되고 있으며 수많은 교육자들이 학생들을 위해 이러한 과정을 더욱 쉽고 재미있게 만들기 위해 많은 연구와 노력을 기울이고 있다. 또한, 학생들의 흥미와 재미를 지속시키기 위해서 다양한 미디어를 통한 연습 도구들이 개발되고 있으며 이러한 콘텐츠들의 핵심 요소들은 주로 학생들의 수준을 고려한 반주의 속도조절과 연주의 재미를 느낄 수 있게 하는 합주 요소제공으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 음악 교육용 콘텐츠, 혹은 오락 콘텐츠 개발을 위해 현대 사회에 가장 많이 사용되고 있는 스마트폰 애플리케이션에서 속도와 음정을 조절할 수 있는 다양한 MIDI 재생 기법에 대해 연구하고 비교했다. 또한, 대표적인 스마트폰 운영체제인 Android OS와 iOS에 서로 다른 기법을 적용하여 속도가 자동으로 증가하는 드럼 루프 메트로놈인 Upbeat를 개발하고 출시했다.
본 논문에서는 초등학교 저학년 학생들이 쉽고 효율적으로 건반악기 연주 방법을 학습할 수 있도록 개발한 악기 자율학습기를 설명한다. 개발한 악기 자율학습기는 PC기반의 학습 소프트웨어와 외장 전자건반악기 모듈로 구성된다. 우리는 USB 인터페이스를 적용한 전자건반악기와 PC용 S/W를 연동하여 악기 연주에 필요한 정보를 PC 화면에 제공하는 기능과 타자연습과 유사한 형식의 게임을 통해 학습내용을 재미있게 복습하는 기능을 구현하였다. 개발한 외장 전자건반모듈은 USB 인터페이스를 통하여 PC로부터 선택적으로 악기연주 안내정보를 수신하여 LED 및 7-세그먼트에 표시해줌으로써 초보자들이 쉽게 악보 내 음계와 건반의 상관관계를 숙지할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 건반을 잘못 눌렀을 때 이를 감지하여 LED와 PC 화면에 안내정보를 출력하도록 구현하였다. 구현된 악기 자율학습기를 이용한 악보 연주 실험을 통하여 학습효율이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 현대 사회의 취미 생활로 깊이 자리 잡은 실용음악 악기 중 하나인 베이스 기타의 효과적인 학습을 위한 새로운 기반 시스템을 제안한다. 현대인들은 바쁜 시간에 쫓겨 올바른 학습을 접하기 쉽지 않다. 그리고 같이 연주를 하기 위한 파트너를 구하는 것도 쉬운 일이 아니다. 제안된 시스템은 독학 시 가장 문제점가 되는 꾸준한 연습과 체계적인 연습의 부족이라는 두 가지 단점을 모두 극복할 수 있다. 본 논문에서는 베이스 기타를 컴퓨터에 연결하여 음정을 인식한다. 피치 추출 알고리즘 중 하나인 자기상관 함수를 사용하여 베이스 기타에서 추출한 음정 데이터와 미디에서 추출한 음정 데이터 간의 비교를 통해 효율적인 연습 환경을 제공한다.
드럼은 현대인의 스트레스 해소와 노인 치매예방, 소아의 뇌 성장에 도움이 되는 반면, 악기의 크기가 크고 연습 시 발생하는 소음으로 인해 시간적, 공간적인 제약이 많은 악기이다. 본 논문에서는 드럼을 언제 어디서나 연습할 수 있도록 도와주는 에어 드럼 교습 시스템을 제안한다. 에어 드럼 교습 시스템은 진동센서가 부착된 드럼 스틱과 휴대폰용 어플리케이션만으로 드럼연주가 가능하다. 에어 드럼 교습 시스템은 드럼 스틱에 장착된 진동센서를 이용해 사용자의 드럼 연주 신호를 실시간으로 인지하고, 휴대폰에 설치된 모바일 어플리케이션에서 진동 신호를 드럼 연주 소리로 변환하여 출력한다. 또한 에어 드럼 교습 시스템은 사용자의 연주 패턴을 분석하여 드럼의 기본 패턴과의 박자, 음정, 세기에 대한 유사도 점수를 제시하여 사용자의 드럼 실력 향상에 도움을 준다. 이를 위해, 본 논문에서는 사용자가 연주하는 동안 진동 센서에서 인지한 신호를 하나의 박자로 구분하기 위한 제어 기술과 실시간 연주 및 유사도 점수를 제시하는 에어 드럼 교습 어플리케이션 'WeFlash'의 설계와 구현 결과를 제시한다.
본 연구는 지휘전공자와 지휘자가 언제, 어디서나 지휘 연습을 할 수 있는 지휘 연습 프로그램을 만든 것을 목표로 한다. 그동안 다양한 종류의 관련 연구들이 있었지만, 대부분 지휘 전공자를 위해 최적화 되어 있지 않았다. 게다가 장소와 공간에 제약을 받지 않는 지휘 연습을 위해서는 악기 연주자들처럼 휴대가 가능한 수준의 도구가 되어야 한다. 특히 오케스트라 지휘자가 지휘 박자 젓기만을 하는 메트로놈과 같은 사람이 아니라 연주자와 소통하면서 큐잉(Cueing)을 통해 악단을 진두지휘해 나간다는 대중에겐 잘 알려져 있지는 않지만 연습이 필요한 부분에 대해 좀 더 보강을 하고자 노력하였다. 본 연구에서 제시한 연습 툴은 기존에 시행된 관련 연구들의 한계를 극복하기 위해 도플러 효과를 사용한다. 호환성이 좋고, 간편하며, 정확도가 높은 도플러 방식은 기존에 존재하는 센서들을 활용한 동작감지 방법보다 우수하다는 결론을 얻었다. 향후 추가 연구를 통해 좀 더 발전하게 되면 지휘 뿐 아니라 다양한 매체의 인터랙션 도구로 쓰일 것으로 예상된다.
본 연구는 호흡근의 지속적 훈련이 필요한 경수손상 환자에게 취주악기를 사용한 음악치료가 호흡, 구강 운동 및 조음에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 시행되었던 프로그램의 참여자 중 경수 손상환자 군에 해당하는 3명의 결과를 선별하여 사후 데이터 분석 하였다. 프로그램에 사용할 취주악기로 호기와 흡기를 모두 활용하는 하모니카를 선택하였다. 기간은 총 6주간 주 1회 30 ~ 40분씩 시행하였고, 소그룹으로 진행 후 개별적으로 연습을 유지하도록 당일 진행내용이 자료로 제공되었다. 평가는 호흡관련 요소인 최대 호기량과 취주악기의 특징을 반영한 구강운동 그리고 조음검사로 시행하였고, 이에 대해 사전사후 결과를 비교하여 확인하였다. 분석결과 최대 호기량이 사전보다 평균 25ml 증가하였으며, 조음은 3.16점 증가하였다. 구강운동은 사전보다 사후에서 11.67점 움직임이 증가하였고, 세부항목 비교 시 입을 제외한 턱과 혀에 대한 점수에서 구강운동기능의 증가가 확인되었다. 이러한 연구결과를 토대로 본 연구는 취주악기를 사용한 음악치료가 경수손상 환자의 호흡재활 분야에 실천적이고 효과적 중재방안이 될 것으로 생각한다.
드럼 연습 및 연주를 쉽게 배우고 즐기기 위한 시각적 가이드를 제공한다. CNN과 OpenCV를 활용하여 악보의 음표 이미지를 처리하고, 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 서버와 안드로이드 애플리케이션 연동 등 다양한 과정으로 구현된다. '드럼라이트'는 드럼 연주의 접근성을 높이고, 다른 악기와 음악 학습 분야에도 확장 가능한 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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