현재 가장 활발히 이용되고 있는 음악 검색 서비스는 스마트폰의 앱(App) 형태로 사용자에게 배포되고 있다. 사용자는 스마트폰의 마이크에 자신의 주위에 들리는 음악을 직접 검색 소스로 입력함으로써 검색 작업을 수행한다. 일반 가정에서 사용자가 즉흥적으로 음악 검색을 수행하고자 하는 경우는 주로 TV 시청 중에 발생한다. 그러나 최근 널리 보급되고 있는 스마트TV의 하드웨어 및 소프트웨어 능력이 충분한 상황에서, 별도의 스마트폰을 이용하여 음악을 검색하는 것은 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문은 사용자가 외부 검색 장비에 의존하지 않더라도, 스마트TV에서 자체적으로 현재 시청중인 영상에 삽입된 배경음악을 실시간으로 검색하여주는 서비스를 제안한다.
본 연구의 목적은 순간적 시간흐름 면담기법과 Think-Aloud 면담기법을 통해 클래식 음악 이용자들의 정보탐색행태를 파악하는 것이다. 이용자들의 정보탐색행태는 키워드 검색, 브라우징, 스마트폰 어플리케이션 활용의 세 가지 행태로 나타났다. 이를 통해 클래식 음악 이용자들이 검색과정에 겪는 문제점을 파악하고, 향후 이용자의 요구사항을 반영한 클래식음악 검색시스템 설계에 활용할 수 있을 것이다.
음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.
본 연구에서는 음악 데이터 베이스에서 노래의 특정 구간과 가장 유사한 구간을 검색하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 음악을 다차원 시계열 데이터로 간주하고, 음악의 조성 차이 및 템포(tempo) 차이를 고려한 음악의 유사도 계산 방법을 사용한다. 유사도 계산의 전처리 단계에서 조성 차이를 보정하고, 비트(beat)를 검출하며, 추출된 크로마그램(chromagram)을 검출된 비트와 동기화 하여 평균한다. 이후, 동적 시간 왜곡(DTW; dynamic time warping)을 사용하여 두 구간사이의 유사도를 계산한 후 계산된 유사도 순서로 정렬된 검색 결과를 출력한다. 사용자는 제안된 시스템을 사용하여 선택 구간 유사도 검색과 자동 유사 검색 결과로 도출된 구간 쌍을 검토하여 유사 구간을 보다 쉽게 찾을 수 있다.
최근 급격히 증대되고 있는 멀티미디어 데이터를 사용자에게 편하고 효과적으로 제공하는 것은 내용 기반 정보 시스템의 핵심적인 요소이다. 허밍을 이용한 음악 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 음악의 선율 중 일부분을 직접 허밍으로 입력하여 데이터베이스로부터 음악을 검색할 수 있는 편리한 방법이다. 일반적인 음악 정보 검색 시스템은 고정도의 피치 검출 방법을 필요로 하고 있으나 허밍의 입력으로부터 정확한 피치 정보를 검출하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 향상을 위해 기본적인 고정도 피치 정보 추출을 위해 신뢰도가 적용된 YIN 파라미터의 이용을 제안하고, 이를 적응하여 개발한 허밍을 이용한 음악 정보 검색 시스템에 대해 소개한다. 개발된 시스템은 음고, 음장 정보 및 에너지에 가중치를 두어 연속 DP 매칭을 수행하여 시스템의 성능을 향상시켰다. 성능평가를 위해 실시한 검색 실험결과 기존의 음고 정보 추출방법 중 캡스트럼 기반 다중 피치 검출 방법에 비해 본 논문에서 제안한 신뢰도를 적용한 YIN 피치 검출방법이 1위 결과에서 9.1%, 10위 결과에서는 7.2% 성능 향상을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다. 또한 전체 시스템의 성능은 155곡을 대상으로 10위까지의 결과에서 92.8%의 성능을 나타내었다.
실제 이용자들의 필요성을 충족하는 음악정보 검색 시스템을 개발하는데 있어서 실생활의 음악 정보질의에 대한 부족한 이해가 장애가 되고 있다. 이 연구는 실생활 질의의 경험적 분석을 통해 이용자들이 어떻게 음악 정보를 찾는지에 대한 이론적인 이해를 돕고자 한다. 그 중에서도 미래의 음악정보 검색 시스템의 디자인, 특히 잠재적인 접근점을 선택하는데 있어서 결정적인 정보를 제공하는 역할을 하게 될 실생활의 음악정보 질의 내에서 이용자들이 제공한 정보의 정확성을 검토하고 있다. 이 연구는 이용자의 정보 중 상당 부분이 부정확한 정보임을 보여주며, 이런 부정확성과 불확실성에도 불구하고 다수의 질의가 성공적임을 알려준다. 또한 어용론의 이론으로써 부정확한 질의의 예기치 않은 성공에 대한 부분적 설명을 하였다.
본 논문에서는 기존의 오디오검색 관련 시스템의 텍스트 정보기반의 음악 검색의 한계를 극복하기 위해 사용자가 입력한 음악데이터에서 리듬정보를 추출해 내어 데이터 베이스 내의 음악 정보 검색이 가능하게 하는 내용기반 검색 시스템의 일종인 리듬 추출 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 음악정보에서 리듬의 특징 정보를 추출하여 특정 파라미터를 생성하고 신경회로망을 사용하여 악기 인식을 통한 악보생성 시뮬레이션을 하였다.
최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 검색 속도를 증진하기 위해 음악의 대표 선율인 주제 선율을 추출하여 주제 선율 색인을 구성하고 이를 이용한 효율적인 내용 기반 음악 정보 검색 기법을 제안하였다. 추출된 주제 선율을 다차원 공간 색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제 선율 색인으로 구성하기 위해 주제 선율의 평균 음 높이 변화량과 평균 음 길이 변화량을 이용하였으며 검색의 정확도를 증진하기 위해 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처와 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처를 이용하였다. 또한 제안된 내용 기반 음악 정보 검색 기법에서는 사용자의 질의 선율로부터 질의 선율의 패턴 정보를 구성하고 M-tree의 k-근접 검색 및 범위 검색 기법을 이용하여 사용자의 질의 선율과 유사한 주제 선율을 포함하고 있는 음악 정보를 검색한다. 검색된 결과로부터 순위 부여한 후 사용자 피드백을 하여 사용자의 만족도를 증진하기 위한 특성을 포함하도록 하였다. 또한, 본 논문에서 제안된 주제 선율 색인 기법 및 내용 기반 검색 기법을 포함한 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 프로토타입을 구현하여 제안된 기법의 실효성을 입증하였다.
본 논문은 디지털 음악 도선관에서 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제 목록을 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부 선율을 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표 정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 탐색 패턴을 가지고 제안한 음표열 탐색 알고리즘을 이용하여 근사 탐색을 함으로써 사용자는 노래의 어느 마디를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색하고, 감상할 수 있도록 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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