• Smart Media Journal
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• v.10 no.4
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• pp.80-90
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• 2021

Using optical music recognition technology based on deep learning, we propose to apply the results derived to VR games. To detect the music objects in the music sheet, the deep learning model used YOLO v5, and Hough transform was employed to detect undetected objects, modifying the size of the staff. It analyzes and uses BPM, maximum number of combos, and musical notes in VR games using output result files, and prevents the backlog of notes through Object Pooling technology for resource management. In this paper, VR games can be produced with music elements derived from optical music recognition technology to expand the utilization of optical music recognition along with providing VR contents.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.6
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• pp.622-628
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• 2020

This paper proposes a music generation technique that automatically generates trot music using a Generative Adversarial Network (GAN) model composed of a Recurrent Neural Network (RNN). The proposed method uses a method of creating a chord as a skeleton of the music, creating a melody and bass in stages based on the chord progression made, and attaching it to the corresponding chord to complete the structured piece. Also, a new chorus chord progression is created from the verse chord progression by applying the characteristics of a trot song that repeats the structure divided into an individual section, such as intro, verse, and chorus. And it extends the length of the created trot. The quality of the generated music was specified using subjective evaluation and objective evaluation methods. It was confirmed that the generated music has similar characteristics to the existing trot.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.3
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• pp.99-106
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• 2008

Recently, digital music retrieval is using in many fields (Web portal. audio service site etc). In existing fields, Meta data of music are used for digital music retrieval. If Meta data are not right or do not exist, it is hard to get high accurate retrieval result. Contents based information retrieval that use music itself are researched for solving upper problem. In this paper, we propose Same music recognition method using similarity measurement. Feature data of digital music are extracted from waveform of music using Simplified MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient). Similarity between digital music files are measured using DTW (Dynamic time Warping) that are used in Vision and Speech recognition fields. We success all of 500 times experiment in randomly collected 1000 songs from same genre for preying of proposed same music recognition method. 500 digital music were made by mixing different compressing codec and bit-rate from 60 digital audios. We ploved that similarity measurement using DTW can recognize same music.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.8
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• pp.390-396
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• 2007

In this letter, we propose a novel approach to improve the performance of speech/music classification for the selectable mode vocoder(SMV) of 3GPP2 using the Gaussian mixture model(GMM) which is based on the expectation-maximization(EM) algorithm. We first present an effective analysis of the features and the classification method adopted in the conventional SMV. And then feature vectors which are applied to the GMM are selected from relevant Parameters of the SMV for the efficient speech/music classification. The performance of the proposed algorithm is evaluated under various conditions and yields better results compared with the conventional scheme of the SMV.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.319-324
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• 2008

In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of speech/music classification for the selectable mode vocoder (SMV) of 3GPP2 using the discriminative weight training which is based on the minimum classification error (MCE) algorithm. We first present an effective analysis of the features and the classification method adopted in the conventional SMV. And then proposed the speech/music decision rule is expressed as the geometric mean of optimally weighted features which are selected from the SMV. The performance of the proposed algorithm is evaluated under various conditions and yields better results compared with the conventional scheme of the SMV.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.364-367
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• 2009

음악 장르마다 소리의 색깔, 성량이 모두 다르다. 그것은 발성법 즉 소리를 어떻게 만들어내느냐에 따라 다른 것 인데, 호흡법에 따라서도 많은 차이난다. 성악의 경우 맑고 깨끗한 소리를 만들어내기 위해 주로 두성을 많이 사용 한다. 창이나 판소리의 경우도 처음에는 몸통에서 소리를 끌어내는 방식으로 소리를 내다가 결국에는 두성으로 소리를 만들어낸다. 이는 모두 소리를 멀리 보내기 위한 방법인데, 마이크와 앰프를 사용하는 대중음악 가수들의 경우는 분명 다른 발성법을 사용해야한다. 본 연구에서는 소리의 확장보다는 본인만의 개성을 중요시 하는 가수들에게 필요한 발성법에 대해 연구해 보고자 한다.

• Journal of Music and Human Behavior
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• v.12 no.2
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• pp.61-77
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• 2015

The purpose of this study was to investigate music therapists'use and perception of computer-based music technology. Questionnaires were distributed either electronically or in-person to 367 music therapists with credentials. Of the 367 initially distributed questionnaires, 101 were returned and 61 were analyzed after excluding 40 incomplete responses. The survey was comprised of two sections: the use of music technology and perceived importance of music technology in music therapy practice. The results showed that 65.6% of the respondents had used music technology in their clinical practice. The most frequently used type of music technology was Finale, followed by Garage band, and Cubase. With regard to the areas where music technology was used, it was implemented primarily for adolescents for musical or emotional goals, and was applied most frequently as a musical resource. In addition, most respondents showed a positive attitude toward music technology and added that they would need to be trained to use music technology for their clinical practice. These results provide practical information on how music therapists use and perceive computer-based music technology, and its implication for music therapy clinical practice.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.333-336
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• 2011

최근 전 세계적으로 소셜 네트워크 서비스의 사용자가 많이 증가하면서 많은 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 있다. 그리고 소셜 네트워크 서비스를 사용하는 사용자들은 이를 이용하여 많은 정보를 공유하고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자들이 공유하는 정보 중 음악과 관련된 정보와 개방형 API 를 이용하여 MP3 파일의 메타데이터인 ID3 태그 정보를 검색한다. 검색된 결과와 소셜 네트워크 서비스 사용자 정보를 이용하여 ID3 태그 온톨로지를 생성하고 생성된 온톨로지와 온톨로지 추론기를 사용하여 음악과 관련된 다양한 순위 분석 결과와 음악 및 사용자 추천 서비스를 사용자들에게 제공하기 위한 시스템의 설계를 보인다. 본 논문에서 제안한 시스템은 소셜 네트워크 서비스에 실시간으로 등록되는 글을 이용하기 때문에 최근 음악 트렌드를 쉽게 반영한다. 또한 순위 분석을 위해 수동적으로 자료를 수집하는데 들어가는 시간적 비용을 줄여준다. 그리고 제안한 시스템을 사용하여 제공된 정보는 음악 관련 산업에서 마케팅과 사업 전략자료 등 다양한 형태로 활용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.25-28
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• 2007

본 논문은 FM 라디오 방송의 오디오 신호를 블록 단위로 음성 음악을 판별하는 시스템을 제안하는 논문이다. 본 논문에서는 음성 음악 판별 시스템을 구축하기 위해 다양한 특정 파라미터와 분류 알고리즘을 제안 한다. 특정 파라미터는 신호처리 분야(Centroid, Rolloff, Flux, ZCR, Low Energy), 음성 인식 분야(LPC, MFCC), 음악 분석 분야(MPitch, Beat)에서 각각 사용되는 파라미터를 사용하였으며 분류 알고리즘으로는 패턴인식 분야(GMM, KNN, BP)와 퍼지 신경망(ANFIS)을 사용하였고, 거리 구현은 Mahalanobis 거리를 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.53-54
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• 2017

랩 음악은 장르 특성상 곡에서 가사의 중요성이 매우 크고, 가사 전달을 리듬 중심으로 하기 때문에 가사의 리듬, 운율이 부각된다. 랩 음악 가사의 내용과 운율에 대해 살펴보기 위해 지난 10년간 랩 음악 장르에서 전 세계적으로 가장 큰 인기를 얻고 있는 작사가 겸 가수Drake 와 Lil Wayne 의 곡 23곡을 선정하여 그 내용과 가사 운율을 살펴본다. 내용은 공통적으로 과시를 가장 많이 사용하였으며, 사랑, 유흥 등의 가사에서는 두 작사가의 차이를 보였다. 운율은 두 작사가 모두 규칙적 운율을 주로 사용하였으며, 그 안에 여러 가지 방법을 통해 불규칙성을 더했고, 그 방법을 사용하는 빈도가 다름으로서 운율 사용방식의 차이점을 보였다.