• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.34-35
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• 2013

본 논문에서는 오디오 피크 검출을 적용한 TV 방송 프로그램내 배경음악 식별 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음악 핑거프린트 추출 및 전송부, 음악구간 검출부, 음악 핑거프린트는 고속 매칭 및 정보전송부 세 부분으로 구성되어 있다. 음악 핑거프린트 추출 및 전송부에서는 음악 원음 오디오 데이터를 퓨리에 변환하여 스펙트럼 계수를 추출한다. 추출된 스펙트럼의 성분 중에서 일정한 문턱값 이상의 에너지를 가지는 값을 피크로 검출하고 검출된 피크를 이용하이 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화한다. 음악구간 검출부에서는 입력된 방송 프로그램 오디오 데이터에 GMM(Gaussian Mixture Model)을 적용하여 음악과 음악 외 오디오 데이터를 분류한다. 음악 핑거프린트 고속 매칭 및 정보전송부에서는 음악구간이라고 인식된 쿼리 오디오 데이터를 음악 핑거프린트 추출 및 전송부와 동일한 과정을 통해 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화된 음악 원음의 핑거프린트들과 비교하여 가장 유사한 음원의 정보를 TV의 화면에 자막으로 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.259-262
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• 2011

최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.923-927
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• 2009

최근 디지털 음반 시장의 발전으로 인해 음악 검색 및 추천에 대한 수요가 증가하고 있는데 이러한 서비스를 수행하는 음악 기반 응용 시스템의 성능 향상을 위해서는 일반적인 음악의 형태인 다음(Polyphonic) 음악에서 멜로디를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 다음의 복잡도가 높고 넓은 음역을 가지는 음악을 만들 수 있는 피아노 솔로 음악에서 멜로디를 추출하는 방법을 제안한다. 본 연구는 피아노 음악을 음악의 특성에 따라 세 가지 유형으로 분류해서 유형별로 멜로디를 추출하는 방법을 살펴본다. 제안한 방법에 따라 구현된 시스템을 이용해서 성능을 측정한 결과 다양한 피아노 솔로 음악에 적용 가능함을 확인했다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.616-623
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• 2007

본 논문에서는 음악 신호로부터 추출한 비트 정보를 사용하여 가상 캐릭터의 움직임을 제어하는 방법에 대해 논한다. 특히 주기를 가지는 반복적인 동작, 그 중에서도 춤동작에 대한 음악 신호와의 동기화 방법을 제안한다. 서버로 구현된 음악 비트 인식기는 입력 음악 신호에 대한 분석 정보를 규칙적으로 출력한다. 동작 클라이언트는 동작 캡쳐를 통해 얻은 동작 데이터를 여러 개의 기본 동작들로 나누고, 사용자가 선택한 새로운 순서대로 기본 동작들을 연결하여 부드럽게 재생한다. 또한 서버에 접속하여 전송 받은 음악의 템포에 맞게 동작데이터를 와핑(warping)하고 음악의 주요 비트 시각에 맞추어 기본 동작들의 재생시작 시간을 동기화한다. 음원에 의한, 즉 박자, 강약, 비트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라 분위기, 박자 변화와 같은 고급 정보에도 동적으로 반응하여 춤을 추는 가상 캐릭터를 개발하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-443
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• 2011

본 논문은 오디오 특징 분석을 기반으로 한 음악검색 방법에 대한 기술과 연구에 대한 내용이다. 본 연구에서는 크게 3가지의 주요 알고리즘을 이용하여 다 성음에서의 오디오 특징을 추출하고 3가지의 각자 다른 방식의 매칭 알고리즘을 기반으로 한 퓨전 매칭 방식을 제안한다. 오디오 특징으로는 메인 멜로디, 음악 구조를 분석한 세그먼테이션 정보를 이용한다. 본 연구에서 사용된 음악 DB는 음악 포털 서비스에서 제공하는 장르를 기반으로 한 8가지 장르에서 다양한 범위에서 2000곡을 선곡하였다. 오디오 특징 추출을 위한 알고리즘 개발과 매칭 알고리즘 개발을 위하여 음악 DB 2000곡 중 장르의 비율을 고려하여 100곡을 선정하고, 24명으로부터 1200개의 허밍을 녹음하였다. 24명중 3명은 대학에서 음악을 전공하고 나머지는 음악적 교육을 받은 경험이 없는 사람들이다. 1200개의 허밍을 분석한 결과 전체 허밍 중 60%정도가 노래의 시작 부분을 허밍하거나 노래를 불렀고, 30%정도는 하이라이트 부분을 허밍 하였다. 나머지 10%정도는 자신이 가장 자신 있는 부분을 불렀다. 이러한 분석 결과를 기반으로 가장 중요한 부분은 노래가 시작되는 부분에서의 멜로디를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다는 것이다. 본 연구에서 검색결과의 평가는 MRR를 이용하여 측정하였다. MIDI DB를 사용한 경우가 다 성음에서 직접 멜로디를 추출한 경우보다 약간 성능이 우수하게 나왔으나 그 차이는 미미했다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 PC상에서 사용할 수 있는 클라이언트 프로그램과 Android app를 개발하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1210-1216
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• 2003

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권11호
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• pp.692-700
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• 2008

일부 음악 장르 분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 곡의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 수작업 없이 음악 특징을 추출하기 위해 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있지만 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 곡 전체 구간에 대하여 반복구간들을 파악하고 이들의 위치와 에너지를 고려하여 곡을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.495-508
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• 2004

최근 내용 기반 음악 정보 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색시 이를 이용한다 음악에서 대표성을 갖는 선율은 해당 음악을 대표하여 사용자가 기억하고 있으며, 사용자가 질의 선율로 사용할 가능성이 높아야 한다. 그러나, 기존의 내용 기반 음악 정보 검색 시스템에서는 음악 구성 형식을 고려하지 않기 때문에 음악 구성 형식에 따라 반복, 대조되는 선율들을 해당 음악을 대표하는 선율로 추출하지 못한다. 본 논문에서는 해당 음악을 대표하는 선율을 추출하기 위하여 한 음악에서 음악 구성 형식을 반영하여 일정한 유사도내에서 반복되는 선율들을 해당 음악의 반복 주제 선율로 추출한다. 또한, 사용자가 일반적으로 인지하는 첫 동기 선율과 절정 선율에 해당되는 선율들을 인식하여 대표 선율에 추가한다. 본 논문에서 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 프로토타입을 구현하고, 다른 선을 색인과 비교 실험하였다. 실험 결과, 대표 선율 색인은 전체 동기를 색인한 경우에 비해 34％의 적은 저장 공간으로 색인을 구성하여 사용자의 응답 시간을 단축시켰다. 또한, 반복 주제 선율만으로 색인한 경우에 비해 사용자가 질의 가능성이 높은 첫 동기 선율, 절정 선율 등을 대표 선율로 색인하기 때문에 추가적으로 20의 색인 공간이 필요하였으나, 다양한 사용자의 질의 선율에 대해 검색의 정확성을 증진할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.405-408
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• 2011

기존의 작곡가, 곡명 등의 질의어로 대표될 수 있는 메타 데이터 기반 음악 검색은 음악 데이터의 양이 급증함에 따라 탐색 근거가 되는 사항을 모를 경우 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 없는 단점을 가지고 있다 [1]. 반면 음악의 내용을 기반으로 한 검색의 경우 이러한 제약에서 보다 자유로울 수 있다. 내용 기반 검색[2]의 연구에 있어서 음악 데이터로부터 사용자의 질의를 처리해주기 위한 멜로디를 추출해주는 것이 중요한 문제가 되는데, 데이터의 추출과 편집이 용이한 MIDI 파일이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 바탕으로 한 QBH system상에서의 음악 데이터 구축을 위해 MIDI파일에서 추출해 낼 수 있는 특징들을 이용해 MIDI파일의 멜로디 트랙 멜로디 트랙과 반주 트랙을 자동으로 구분하는 것을 목적으로, MIDI트랙에서 추출해서 이용할 수 있는 특징들에 대해 알아보고 그에 따른 간단한 분류 알고리즘의 제안과 실험 결과에 대해 소개한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.533-536
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• 2015

모바일 음악 시장이 점차 커지고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 사용자가 선호할 만한 음악을 추천하기에는 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 음악 정보와 사용자의 음악적 성향을 분석해 협업 필터링기법으로 사용자가 보다 선호하는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 음원의 메타데이터에서 장르 데이터를 추출해서 장르별로 구분하고, STFT기법의 ZCR, Spectral roll-off, Spectral flux의 요소 벡터값을 추출하여 유사한 음원끼리 군집화를 한 후, TF-IDF기법으로 각 음원 가사의 무드를 분류한 다음, 이 요소들로 협업 필터링기법을 이용해 유사한 취향의 사용자를 발견해 자동 음악 추천을 하는 시스템을 제안한다.