유사 멜로디 검색은 질의 멜로디와 유사한 멜로디들을 음악 데이터베이스로부터 찾는 연산이다. 본 논문에서는 유사 멜로디 검색을 기반으로 하는 표절 감지 시스템 개발에 관하여 논의한다. 먼저, 정합 및 이동 변환을 지원하는 새로운 유사 모델을 제안한다. 또한, 각 멜로디의 특징들을 인덱싱 하는 방법과 인덱스를 기반으로 표절 감지를 처리하는 방법을 제시한다. 제안된 표절 감지 시스템을 이용하여 작곡가는 자신의 멜로디와 유사한 멜로디를 가지는 곡들을 음악 데이터베이스에서 효과적으로 검색할 수 있다. 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 순차 검색을 기반으로 하는 방법과 비교하여 약 31배까지의 성능 개선 효과를 보였다.
유사 멜로디 검색은 질의 멜로디와 유사한 멜로디들을 음악 데이터베이스로부터 찾는 연산이다. 본 논문에서는 유사 멜로디 검색을 기반으로 하는 표절 감지 시스템 개발에 관하여 논의한다. 먼저, 정합 및 이동 변환을 지원하는 새로운 유사 모델을 제안한다. 또한, 각 멜로디 의 특징들을 인덱싱 하는 방법과 인덱스를 기반으로 표절 감지를 처리하는 방법을 제시한다 제안된 표절 감지 시스템을 이용하여 작곡가는 자신의 멜로디와 유사한 멜로디를 가지 는 곡들을 음악 데이터베이스에서 효과적으로 검색할 수 있다. 실험 을 통한 성능평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 순차 검색을 기반으로 하는 방법과 비교하여 약 31배까지의 성능 개선 효과를 보였다.
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 음악 데이터베이스의 멜로디와 사용자가 기술한 멜로디의 기하학적 구조를 비교하는 음악 검색 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 멜로디의 구조적이고 상황적인 특징들을 분석하여 쿼리 멜로디와 데이터베이스의 멜로디가 일치성을 찾고자 한다. 검색 방법은 사전 처리 단계와 인식 단계로 이루어진 기하하적 해싱 알고리즘에 기반을 두고 있다. 사전 처리 단계 동안 구조적 특징을 찾기 위해서 음악의 멜로디를 여러 개의 프래그먼트(fragment)들로 분할하고 그 프래그먼트의 각 음의 높이 및 길이를 분석한다. 상황적 특징을 찾기 위해서 각 프래그먼트의 중심 화음을 찾는다. 인식 단계 동안 사용자가 입력한 쿼리 멜로디를 여러 개의 프래그먼트들로 분할하고 구조적이고 상황적 특성이 유사한 모든 프래그먼트들을 데이터베이스에서 검색한다. 투표는 각 프래그먼트에 대해 이루어지고 총 득표수가 최대인 음악이 쿼리 멜로디와 일치하는 멜로디를 갖는 음악이 된다. 이러한 접근 방법을 이용하여, 음악 데이터베이스에서 유사한 멜로디를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 이 방법은 표절 음악을 감지하는데 적용될 수 있다.
최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.
이 논문에서는 실험을 통해서, 기존에 제안하였던 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템의 매칭 엔진의 강인성을 검증하고 그 결과를 제시한다. QbSH 시스템은 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 오고 있다. QbSH 시스템은 입력으로부터 멜로디의 특징을 추출하는 부분과 추출된 특징을 매칭하는 부분으로 나눌 수 있는데, 매칭 단계에서 특징이 추출된 두 개의 멜로디 사이의 유사도 또는 거리를 계산하여 가장 유사한 멜로디를 데이터베이스에서 찾게 된다. 이 논문에서는 이 중, 기존에 제안하였던 매칭 엔진 부분의 강인성을 알아보기 위해서 입력으로부터 멜로디의 피치 시퀀스를 추출하는 과정을 간략히 하여 그 결과를 살펴보았다. 즉, 기존에 제안한 매칭 엔진이 특정한 피치 시퀀스 추출 과정에서만 좋은 성능을 보이는 게 아님을 실험을 통해서 살펴보았다. 실험 결과, 피치 시퀀스를 추출하는 과정이 극도로 간략해지더라도, 매칭 엔진을 좋은 성능을 보여주었다.
허밍 질의는 사용자가 가사를 모를 때, 유용하고 직관적으로 사용할 수 있는 질의 방법이다. 허영 질의 시스템은 사용자 멜로디를 입력으로 받고, 이 멜로디를 음악 데이터베이스의 모든 멜로디와 비교하며, 가장 유사한 k개의 멜로디를 반환한다. 본 논문에서는 허영 질의 시스템을 위한 허밍 대수를 제안하고, 허밍 대수를 이용하여 실제 허밍 질의처리 시스템인 HummingBase를 설계하고 구현하였다. 기존 유사 검색 방법들을 분석함으로써 10개의 기본 연산자로 구성된 대수를 유도하였다. 제안한 허밍 대수는 허밍 질의 시스템이 확장이 가능하고 모듈화가 되게끔 구현하는데 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 사례 연구를 통해, 제안한 허밍 대수를 이용하면 기존의 허밍 질의처리 시스템을 쉽고 편리하게 표현할 수 있음을 보인다.
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.
동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.
인터넷과 스마트폰의 발달로 디지털 음원은 쉽게 접근이 가능해졌고 이에 따라 음악 검색 및 추천에 대한 관심이 높아지고 있다. 음악 추천 방법으로는 장르나 감정을 분류하기 위해 음정, 템포, 박자 등의 멜로디를 사용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 음악에서 가사는 인간의 감정을 표현하는 수단 중의 하나로 역할 비중이 점점 높아지고 있기 때문에 가사를 기반으로 한 감정 분류 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 가사를 기반으로 이별 감정을 세분화하기 위해 이별 가사의 감정을 분석한다. 이별 가사에 나타나는 단어 간 유사도를 Word2Vec 학습을 통해 벡터화하여 감정 사전을 구축 한 후 LSTM을 활용하여 가사를 학습시켜 유사한 감정으로 가사를 분류해주는 Word2Vec과 LSTM을 활용한 이별 가사 감정 분류 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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