• 제목/요약/키워드: 음악 정보 추출

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음악 장르 분류를 위한 스파이크그램 기반의 시간 및 주파수 특성 추출 기술 (Extraction of Temporal and Spectral Features based on Spikegram for Music Genre Classification)

  • 장원;조효진;신성현;박호종
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.49-50
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    • 2018
  • 본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 시간 및 주파수 기반 스파이크그램 특성 추출 기술을 제안한다. 기존의 음악 장르 분류 시스템에서는 푸리에 변환 기반의 입력 특성을 주로 사용해 왔다. 푸리에 변환은 시간 축에서 프레임 단위로 평균적인 주파수 정보를 취하므로 낮은 시간 해상도를 갖지만, 스파이크그램은 샘플 단위의 주파수 정보를 갖고 있어 고해상도의 특성을 추출할 수 있다. 제안하는 기술은 이러한 시간 기반 특성을 추출하여 주파수 기반 특성 및 SNR 특성과 함께 심층 신경망의 입력으로 사용한다. 제안하는 특성을 사용하여 시간 기반 특성을 사용하지 않은 기존 스파이크그램 특성 기반 분류기의 성능을 개선하였으며, 다른 특성 및 분류기에 비해 적은 수의 특성 입력으로도 우수한 성능을 얻는 것을 확인하였다.

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온라인 음악 관리 서비스를 위한 사용자 음원 인식 시스템 개발 (Development of User Music Recognition System For Online Music Management Service)

  • 성보경;고일주
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권11호
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    • pp.91-99
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    • 2010
  • 최근 디지털 콘텐츠 서비스 분야에서 사용자 맞춤형 서비스를 위해 사용자 자원 인식의 필요성이 대두되고 있다. 특히 온라인 기반 음악 서비스의 경우 사용자 취향 분석, 음원 추천 및 음악 관련 정보 제공을 위해 사용자 음원인식 기술이 요구되고 있다. 현재 태그정보를 기초로 사용자 음원 인식 후 음악 관련 정보를 제공하는 서비스가 제공되고 있지만, 태그정보의 변조 및 삭제 등의 취약점으로 인식 오류가 급증하고 있다. 이러한 문제의 보완 방안으로 음악 자체를 이용하는 내용기반 사용자 음원 인식 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보를 기초로 온라인상에서 사용자 음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 사용자 음원의 내용기반 인식을 위해 구조에 적합한 음원의 전처리 후 특징 추출을 하였다. 추출된 특징은 음악 서버에 특징 형태로 저장된 음원과의 매칭 과정을 통한 인식을 진행하여 태그데이터에 독립적으로 사용자 음원을 인식할 수 있게 되었다. 제안된 사용자 음원 인식 방법의 검증을 위해 600개의 음악을 무작위 선정하고, 각각을 5가지 음질로 변화하였다. 이렇게 생성된 3000개의 실험음원을 30만곡을 포함하는 음악 서버를 기준으로 인식실험을 진행하였다. 평균 인식율은 85%를 나타내었다. 제안하는 내용기반 음원 인식을 통하여 태그기반 음원 인식의 취약점에 대한 극복을 하였으며, 음원 인식의 성능은 실제 온라인 음악 서비스에 적용할 가능성을 보여주었다.

YIN 피치 정보를 이용한 음악 정보 검색 시스템 구현 (Implementation of Music Information Retrieval System using YIN Pitch Information)

  • 석수영;정현열
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권11호
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    • pp.1398-1406
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    • 2007
  • 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.

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댄싱 로봇의 구현을 위한 음악 템포 추출 및 모션 패턴 결정 방법 (Music Tempo Tracking and Motion Pattern Selection for Dancing Robots)

  • 전명재;유민수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.369-370
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    • 2009
  • Robot이 음악에 맞춰 어떤 행동을 하기 위해선 먼저 Acoustic을 이해 할 수 있는 인지 능력이 필요하며 인지한 음악적 내용을 Dance Motion에 가깝게 Action을 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 신호처리와 기계학습을 사용하여 음악의 Tempo를 Tracking하고 이것을 참고하여 행동 Pattern을 결정하는 Dance Robot System을 소개한다.

모바일음악콘텐츠 구매의도에 영향을 미치는 요인 연구

  • 양승규;김건아;황성훈;이중정
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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    • pp.926-930
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    • 2007
  • 본 연구는 음악콘텐츠를 생산, 유통, 판매하는 기업의 입장에서 과연 소비자들의 어떤 인지요인들이 모바일음악콘텐츠 상품의 구매의도에 영향을 미치는지에 대해 초점을 맞추었다. 연구모델로는 모바일음악콘텐츠 상품을 정보기술이라는 측면에서 접근하고, 이러한 정보기술의 수용 요인을 추출하기 위하여 기술수형모형 (TAM: Technology Acceptance Model)을 주요 이론적 토대로 하였다. 또한, 구체적인 분석을 위해 모바일음악콘텐츠를 벨소리콘텐츠, 통화연결음콘텐츠, 음악 전곡 다운로드콘텐츠로 유형화하고, 각 분류에서의 구매의도에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 온라인과 오프라인에서의 설문을 실시한 결과, 첫째, 회귀분석을 통해 벨소리콘텐츠 구매의도와의 관계를 검증하여 최종 도출된 요인들은 이용경력, 차별성, 편재성, 신뢰성, 보안성, 맞춤성, 사용편의 지각, 유용성 지각으로 나타났다. 둘째, 통화연결음콘텐츠 구매의도와의 관계인 경우 최종 도출된 요인들은 이용경력, 차별성, 편재성, 신뢰성, 보안성, 맞춤성, 사용편의 지각, 유용성 지각으로 나타났다. 셋째, 음악 전곡 다운로드콘텐츠 구매의도와의 관계인 경우 최종 도출된 요인들은 이용경력, 복제가능성, 신뢰성, 맞춤성, 사용편의 지각, 유용성 지각으로 나타났고, 이는 모바일음악콘텐츠의 유형에 따라 소비자의 구매의도에 끼치는 요인에 차이가 있음을 보여주고 특히 이동통신기기 특유의 콘텐츠와 일반음악콘텐츠의 경우 큰 차이를 구매의도와 독립변수간의 관계에서 보여주고 있다.

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내용기반 음악정보 검색을 위한 선율의 시계열 데이터 변환을 이용한 주제선율색인 구성 (Construction of Theme Melody Index by Transforming Melody to Time-series Data for Content-based Music Information Retrieval)

  • 하진석;구경이;박재현;김유성
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제10D권3호
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    • pp.547-558
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    • 2003
  • 음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.

은닉 마코프 모델을 이용한 사용자 선호도 분석 기반의 음악 추천 시스템 (Music Recommendation System Based on User Preference Analysis Using Hidden Markov Model)

  • 김건수;이동훈;윤태복;이지형
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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    • pp.56-59
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    • 2008
  • 현재의 음악 서비스들의 대부분은 음악을 가수 이름이나 장르와 같은 키워드들로 구분하여 사용자에게 제공한다. 하지만 음악의 장르가 다양해지고, 장르별로 음악의 유형도 다양해짐에 따라 키워드 기반은 음악 제공 방법만으로는 사용자가 원하는 음악을 제공하는데 한계가 있다. 이런 한계점을 극복하기 위하여 음악 자체의 성질을 기반으로 음악을 분석하는 컨텐츠 기반의 음악 분석 방법이 필요하다. 또한 사용자가 원하는 음악을 제공 받을 수 있도록 사용자의 음악 선호도를 분석하여 그에 맞는 음악을 제공하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 음악의 시퀀스 정보와 특징을 추출하여 음악 모델을 구축하고, 이를 사용하여 사용자의 음악 선호도를 분석하는 방법을 제안하고, 사용자의 선호도에 맞는 음악을 제공하기 위하여 선호도 분석 방법을 통해 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다.

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음성/음악 분류를 위한 특징 비교 (The Comparison of features for Speech/Music Discrimination)

  • 이경록;서봉수;김진영
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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    • pp.157-160
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    • 2000
  • 본 논문에서는 멀티미디어 정보에서 원하는 정보를 추출하는 멀티미디어 인덱싱 중 오디오 인덱싱의 전처리 부격인 음성/음악 분류실험을 하였다. 오디오 인덱싱에 있어서 음성/음악 분류기는 원 오디오 신호에서 정보를 가진 음성 부분을 분리하는 역할을 한다. 실험에서는 음성/음악 분류에서 널리 쓰이는 멜캡스트럼(Mel Cepstrum), 정규화 로그 에너지(normalized log energy), 영교차(Zero-Crossings)를 특징 파라미터로 사용하였다[l, 2, 3]. 특징공간은 GMM(Gaussian Mixture Model)에 의해 모델링 되었고, 오디오 신호의 분류는 각각 3가지 분류항목(음성, 음악, 음성+음악)과 2가지 분류항목(음성, 음악)을 적용하였다. 실험결과 3가지 분류항목 적용시와 2가지 분류항목 적용시 모두 멜캡스트럼을 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 보였다.

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음파 분석을 이용한 사용자 적응형 음악 추천 시스템 (User adapted music recommendation System using sound wave)

  • 김동문;이지형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.250-253
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    • 2006
  • 최근 들어 음원 협회의 항소로 인해 음악 파일을 무료로 다운 받을 수 없게 되었다. 이로 인해, 유료 음악 사이트의 사용이 증가되었고,수익성이 커지고 있다.하지만 수요가 커진 것에 비해, 대부분의 음악 사이트들의 서비스는 음악 메일이나 휴대폰 전송 등에 그치고 있다. 따라서 사용자를 유치하기 위한 전략으로 추천시스템을 제안하고자 한다. 그 방법으로, 본 논문에서는 음악의 파형 변화를 분석하고, 사용자가 다운로드했던 파일의 리스트를 통하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 벡터 유사도를 통하여 구현하고자 한다. 음악에 대한 성분은 파형을 통하여 진폭과 진동수에 대한 특징 벡터를 추출한다. 그리고 사용자의 다운로드 리스트에 누적시킨다. 위의 두 절차를 통해 사용자의 리스트를 분석하여 비슷한 성분의 음악을 검색한다. 실험을 위해 사용되는 음악 성분에 대한 내용은 수치적인 데이터를 기반하고 있기 때문에 자동화가 용이했고, 빠른 연산 시간과 유동적인 검색 범위를 가질 수 있었다.

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효율적인 선율 검색을 위한 XML문서의 저장소 설계 (Design of Storage for Efficient Retrieval using Melodies based in XML)

  • 김태완;배미숙;황부현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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    • pp.3-6
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    • 2001
  • 오늘날, 웹과 네트???p의 발달로 인하여 많은 멀티미디어 정보들이 쏟아지고 있고 이에 따라 멀티미디어 정보에 대한 검색 시스템이 활발히 연구중에 있다. 아직까지 음악정보 검색에 대한 연구는 미비한데 최근 XML이 인터넷상에서 정보교환의 표준으로 자리잡으면서 서양음악을 표현하기 위한 방법으로서 MusicXML, ScoreML과 같은 포맷이 고안되었다. 기존의 음악검색기법들이 음악파일에 대해 선율 정보를 검색한 것에 비해 본 논문은 음악을 텍스트로 표현한 XML문서에 대해 멜로디만을 동기 단위로 추출하여 이동도법으로 변환하여 저장함으로서 효율적인 선율 검색이 되도록 데이터베이스 저장소를 설계한다.

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