본 논문에서는 사람의 노랫소리를 자동으로 채보할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 입력된 음성으로부터 추출된 피치 정보를 안정화된 역확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 이용하여 음절 단위로 분할한다. 이를 바탕으로 유전자 알고리즘에 기반한 클러스터링을 통해 음길이 인식을 수행하였다. 또한 시창자의 음 높이에 강인한 음정 인식을 위하여 상대 음정이라는 개념을 도입하였다. 그리고 휴지기 정보를 이용한 마디 추출 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 노래의 채보를 가능하게 하였다. 제안된 시스템을 통하여 동요 16곡을 채보한 결과 마디 인식률은 91.5%였으며, DMOS 방법으로 측정한 악곡 전체 유사도는 3.82로써 시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.
실용음악의 가창 및 악기에 대한 도제식 교육방식은 국내에 실용음악 교육이 도입된 이후부터 지금까지 큰 변화 없이 수용되어 왔다. '1대1 개인 레슨'이나 배정된 '전공지도 교수자에 의한 도제식 교육법' 이외의 다른 교수법에 대한 논의나 제안이 제기된 사례가 많지 않다. 1980년대 후반, 실용음악 교육이 국내에 소개된 이후 지금까지 실용음악 교육을 위한 CAI(Computer Aided Instruction) 코스웨어 개발은 실용음악 이외의 분야에서처럼 활발하게 이루어지지 않았다. 물론, 실용음악 분야에서도 컴퓨터를 활용한 음악 프로듀싱이나 영상 음악 분야의 비약적인 발전이 있었다. 하지만 발전된 컴퓨터 프로그램이 실용음악 교육에 적극적으로 적용되지 않고 있는 상황이다. 본 연구에서는 음악 제작 소프트웨어의 발전된 기능들을 활용하여 실용음악 가창 분야에서 전통적인 도제식 교육을 개선하기 위한 학습 방법에 대해 연구하고자 한다. 특히 본 논문에서는 음원의 음정 보정을 위해 개발된 피치 쉬프트(Pitch Shift)기술인 오토 튠(auto tune)을 활용한다. 이것을 통해 음정에 관한 실시간 피드백이나 녹음 후 모니터를 시각적으로 제공하여 가창 훈련 시 음정 정확성 향상을 유도할 수 있는 학습 방법을 제시하고자한다. 물론 가창력을 판단할 때 음정 정확도만 평가 되는 것은 아니며 음정 정확도 역시 발성, 발음 등의 복잡한 신체 능력에 영향을 받는다. 하지만 이 연구로 컴퓨터를 활용하는 교육이 실용음악 보컬 학습자들에게 시간적, 공간적 제한을 극복하여 더 효율적인 가창 훈련을 할 수 있는 방법 중 하나를 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.425-437
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1997
본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.
허밍에 의한 고정도의 오디오 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 시스템 측에서 발생 가능한 문제점과 유저 측에서 발생 가능한 문제점을 함께 고려한 해결 기법이 요구된다. 유저 측에서는 허밍시 자신의 애매한 기억에 기인한 음표의 삽입이나 탈락과 같은 가창실수, 허밍 도중에 음정 및 박자의 불안정한 변화, 같은 곡을 노래 부를지라도 개인차에 의해 상이한 음정과 템포 등이 발생한다. 또한 시스템 측에서 발생 가능한 사항으로써, 비록 허밍질의가 완벽하더라도 입력 허밍 신호를 멜로디 매칭에 이용되는 정확한 특징량의 추출 및 음악 표기로의 변환이 어렵다는 점이다. 종래의 오디오 정보 검색 시스템에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 멜로디 표현법과 매칭 방법이 제안되고 있으나, 성능 면에서는 아직 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 허밍 멜로디의 효과적인 표현방법과 시스템 및 유저 측에서 발생 가능한 오류에 강건한 멜로디 매칭 방법을 제안한다.
노래를 부르는 가수에게 있어 가장 중요한 부분은 정확한 음정과 박자이다. 그와 더불어 중요한 부분이 바로 발음인데, 노래라고 하는 것이 멜로디와 가사말로 구성되어 있기 때문에 발음이 불명확하면 내용이 전달되지 않기 때문이다. 성악이나 판소리의 경우 사전에 충분한 훈련을 통해 음정, 박자와 더불어 발음부분까지 충분히 숙지하는 경우가 대부분이지만 대중음악부분은 모든 가수들이 충분한 훈련 기간을 거쳐 데뷔하는 경우가 많지 않기 때문에 상당부분 미숙한 것이 사실이다. 그중에 가장 소홀히하는 부분이 발음인데, 노래에 멋을 부린다고 하기엔 발음이 너무 과하거나 왜곡되게 표현되는 부분이 많다. 본 연구에서는 노래를 부를 때의 정확한 발음법과 노래의 느낌을 살릴 수 있는 효과적인 발음법에 관해 연구해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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