현대인의 필수품 중에 하나인 스마트폰을 이용한 악보 인식 어플리케이션은 이미 시중에도 출시가 되어 있다. 이러한 어플리케이션들은 몇 가지 아쉬운 점이 존재하며, 특히 인쇄된 악보의 인식률이 낮아서 이를 연주하는 부분에서 많은 오류가 발생하게 된다. 인쇄된 악보의 인식률을 저하시키는 중요한 원인 중의 하나는 찍은 사진에서 인식한 오선이 수평이 되지 못하고 기울어져 있기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 프리뷰 이미지를 분석하여 기울기를 보정하여 인쇄된 악보를 촬영하는 방식을 제안한다. 제안된 기법은 수동으로 조작하여 촬영한 악보를 인식할 때보다 인쇄된 악보의 인식률을 높이는 데 기여한다.
현재 상용화된 악보 채보 프로그램은 오디오 정보를 기반으로 채보를 진행한다. 이러한 기존 채보 프로그램은 환경 의존성, 장비 의존성, 시간 지연이라는 단점을 지니고 있다. 본 논문은 기존의 오디오를 이용하여 채보를 방식을 지양하고, 연주 영상을 분석하여 채보를 진행하는 컴퓨터 비전 기반 악보 채보 시스템을 제안한다. 제안하는 악보 채보 시스템은 대중화된 스마트폰 카메라를 활용하여 피아노 연주를 촬영하고, 이를 분석하여 자동으로 전자 악보인 미디파일을 생성하는 방식으로 동작한다. 컴퓨터 실험에서 제안하는 악보 채보 시스템은 95.6%의 정확도로 연주된 음계를 채보하는 것으로 조사되었다.
정간보는 우리나라 전통 음악의 대표적인 기보방법 중 하나로서, 세종대왕 때에 창안이 되어 오늘날까지 사용되고 있다. 정간보의 경우, 우리가 흔히 접하는 서양의 오선보와 표기 방법에 많은 차이가 있어, 전통 음악을 전공하지 않은 사람들이 보고 이해하는 데에 어려움이 있다. 이러한 이유로, 정간보 악보를 오선보로 변환하여 사용하는 경우가 있는데, 정간보는 음의 높이와 길이 등을 기술하는 방법이 오선보와는 다른 형태를 가지고 있어, 정간보를 오선보로 변환하는 작업은 주로 사람에 의해 수기로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 정간보를 자동적으로 오선보로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 위해서는 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 기술과 디지털 파일 형태로 저장된 정간보를 오선보 악보로 변환하고, 이를 오선보를 저장하는 파일 형태로 저장하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 선행 연구를 통해 정간보를 구조적인 디지털 파일 형태로 저장하는 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 디지털 파일 형태로 저장된 정간보 악보를 기반으로 이를 오선보로 변환하고, 파일 형태로 저장하는 방법을 제안한다. 제안한 정간보의 자동 오선보 변환 방법의 검증을 위해, 정간보 악보를 수기로 변환한 오선보 악보와 제안한 방법에 따라 자동 변환된 오선보 악보를 비교 분석하여 그 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 SOM과 개선된 ART-1을 이용하여 악보를 인식하는 방법을 제안한다. 악보 인식을 위해 스캔된 악보 이미지를 호프 변환, Otsu's 이진화를 원본 이미지에 적용하고, 히스토그램 분석을 통해 구분된 작은악절에서 오선을 제거하여 악보의 음표 성분을 추출할 수 있는 이미지 전처리 단계를 수행한다. 오선이 제거된 작은악절은 레이블링을 이용하여 음표 성분을 분리한다. 추출된 음표들은 SOM 알고리즘을 적용하여 일정한 크기로 정규화하고, 정규화된 음표 정보들을 개선된 ART-I 알고리즘을 적용하여 학습과 인식한다. 제안된 방법을 적용하여 음표 인식 실험을 한 결과, 제안된 방법이 음표 인식에 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 악보 영상을 인식하고 이를 연주할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스캐너 또는 카메라로 악보 영상을 입력 받는다. 먼저 입력 영상을 전처리하여 영상 분석에 알맞은 형태로 변환시키고 선 추적으로 오선을 추출한 후, 템플릿 매칭을 이용해 음표, 쉼표, 보표, 조표 등을 추출하여 인식한다. 그리고 인식한 결과를 MIDI로 출력한다. 이 악보 인식 시스템을 통해 여러 실험 데이터를 검토해 본 바, 본 시스템이 실용적임을 보였다.
본 연구는 보컬을 위한 영어 딕션법을 이중모음 [aɪ], [eɪ]. [ɔɪ], [aʊ], [oʊ]를 중심으로 연구했다. 먼저 영어음성학을 기초로 소리 내는 법을 정리하고 그다음으로 노래할 때 필요한 딕션법을 정리했는데, 이 항목에서는 이중모음을 노랫말로 표현할 때 조음기관의 위치를 어떻게 설정할 것인지를 중점적으로 다뤘다. 각 항목의 예시로 영어노래 악보들을 첨부했으며 악보에 표기된 가사들은 원어, 국제음성기호(IPA), 한글표기 세 가지로 분석하여 노래할 때 참고할 수 있도록 만들었다.
본 연구에서는 악보 읽기에서 나타나는 전문가와 초보자의 작업기억에서의 처리 유형의 차이를 연구하기 위해 조음 억제 조건을 사용하여 2개의 실험을 실시하였다. 실험 1에서는 8개의 4분 음표가 스크린에 제시되었다가 사라지면, 참가자가 그 음표들을 기억해서 악보에 그리도록 했다. 자극은 선율적인 멜로디와 비선율적인 멜로디로 나뉘어졌다. 같은 방법으로, 실험 2에서는 각각 3개의 음으로 구성된 4개의 코드가 제시되었다. 자극은 화성적인 코드와 비화성적인 코드로 나뉘어졌다. 실험 1과 2의 분석 결과, 초보자는 공통적으로 조음 억제를 하지 않은 조건에서 조음 억제 조건보다 나은 수행을 보였다. 하지만 전문가들은 화성적 자극에 대해서는 상대적으로 조음 억제의 영향을 덜 받았다. 이러한 결과는 초보자가 조음 루프에 전적으로 의지하여 음을 처리하는 반면, 전문가는 자극이 친숙할 경우, 조음 루프로 정보를 넘기기 전에 시공간 잡기장을 통해 음을 부호화할 수 있음을 암시한다.
MusicXML 파일로 표현되는 수직적으로 화음을 결정할 수 있는 충분한 정보가 있는 호모포니(homophony) 4부 합창 형식의 음악에서 화음 이름을 자동으로 판단하고 사용된 음계와 검출된 화음 이름을 이용하여 조성을 자동으로 검출하는 알고리듬을 기술한다. 화음 이름은 사용된 조에 관계없이 분석이 가능한 구성 화음의 절대적인 이름이나 환경에 따라 두 개 이상의 화음 이름으로 결정될 수 있는 여러 상황이 존재하게 되는데, 몇 가지 파라미터를 이용하여 상황에 가장 적절한 화음을 선택하는 알고리듬을 기술한다. 또한 사용된 음들을 이용하여 음계를 추정하고, 구해진 화음 이름과 추정된 음계를 이용하여 음악의 조성을 파악하는 알고리듬을 기술한다. 조성이 결정되었으면 다시 조성과 파악된 조성을 기반으로 화음을 표기하고 MusicXML 파일로 출력한다.
지금까지 전통음악분야의 현대적 구현은 민간 연주자들에 의하여 음악을 계승 발전시켜왔다. 특히 농악놀이에 현대적 해석을 가미한 사물놀이는 전통음악 현대화의 일등공신이다. 그러나 전통문화에 대한 공학적 분석은, 에밀레종의 맥놀이 분석, 징의 RIM깊이에 따른 음향의 변화 등 다양한 분야에서 이루어지고 있으나, 전통문화와 IT의 융합은 접근하는 사례가 전무한 실정이다. 본 논문에서는 전통음악을 현대화시킨 사물놀이를 사물놀이 고유의 풍모를 살린 전통인형과 함께 임베디드 시스템으로 제작하고, 사물놀이 연주가 수록된 정간보를 디지털악보로 변환하여 악보 내용을 바탕으로 사물놀이 인형들이 각각 사물놀이 악기를 연주하여 사물놀이 본연의 조화를 이룰 수 있는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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