터치스크린을 통한 유저의 입력은 미디신호로 변환되며 생성된 블록은 하나의 음표 또는 다수의 음표로 남게 되며 유저가 설정한 타임라인의 빠르기에 따라 입력된 블록 위치의 음계 값을 토대로 소프트웨어 신디사이저의 오실 레이터에서 생성된 소리를 스피커로 출력해 낸다. 블록은 서로 다른 색깔의 8개의 미디채널로 존재하여 각 채널을 레이어 시켜 다른 블록을 생성하여 사인파, 톱니파, 삼각파, 사각파등을 엔벨로프 변형을 통해 만든 10가지 다른 소리로 지정하여 넣을 수 있다. 미디의 멀티채널방식을 이용해 다중 레이어의 입력방식을 취했으며, 관객은 작곡 모드에서는 일정한 패턴을 가진 단음이나 화성을, 게임모드에서는 생성된 공이 블록을 부딪치며 예측하기 어렵게 생성된 단음이나 화성음을 만들 수 있다. 생성한 음이 재생될 때에는 생성된 음정의 주파수 값과 음량에 따라서 RGB LED 조명이 반응을 하며 유저가 생성시킨 독특한 음악 진행에 따라 조명의 밝기와 색깔이 바뀌게 된다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.22
no.5
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pp.10-16
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1985
In this paper, a computer vision system, which catches printed music score image using CCTV camera and microcomputer, and then recognizes the image and performs tar music with speaker, is discussed. Integral projection method is adopted for feature detection and recognition of the music score image. The range of recognition is con(ined to staffs, perpen-dicular lines and musical notes including chord notes among the various kinds of elements of music score. The practical recognition algorithm considering noises, the preprocessing processes getting rid of noises are also showed, and simple hardware system playing chord is made, In the results, good recognition ratio and performance are obtained.
폴리리듬 7 against 4 는 "기존의 4개의 동일한 길이의 음표(또는 프레이즈phrase)가 진행하는 시간동안 7개의 동일한 길이의 음표(또는 프레이즈phrase)가 동시에 연주되는 리듬이다." 라고 간단히 설명할 수 있다. 이러한 폴리리듬 7 against 4 를 실제로 연주하는 것은 쉽지 않으나, 본 연구에서는 그 느낌의 대략을 파악하여 연주 가능한 방법을 모색하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 '가상리듬'이라는 새로운 개념으로 이것은 실제의 리듬과 완전히 동일하지는 않지만, 실제에 거의 가까운(그 오차를 충분히 무시할 만한) 리듬이다. 7 against 4 에 대한 몇 가지 가상 리듬을 단계별로 제시하고 그 새로운 가능성에 대하여 생각해 보았다.
Min-Seok Lee;Seung-Woo Kim;Hyeok-Gyu Choi;Seung-Hyun Seo
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.743-744
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2023
타브(TAB) 악보는 주로 현악기에서 쓰이는 악보로, 일반적으로 생각하는 오선보 대신 악기의 줄 수만큼 선을 긋고 그 선 위에 프렛의 위치를 숫자 또는 문자로 표기한 형식의 악보이다. 본 논문에서는 입력된 PDF 형식의 타브 악보에서 OpenCV 를 사용하여 음표 및 악상 기호를 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 인식을 원하는 PDF 형식의 악보를 입력하면 PDF 파일을 PNG 파일로 변경한 뒤, 이를 OpenCV 를 활용하여 음표의 길이, 프렛의 위치 등 연주에 필요한 요소들만 객체 검출한 뒤 Tesseract 로 인식한다.
This paper proposes a new method to improve the three problems of existing automatic composition method using artificial neural networks. The first problem is that the existing beat post-processing to fit into music theories could not handle all the cases of occurring. The second one is that the pitch space generated by artificial neural networks is distorted because the rest is trained with the pitch on the same neural network with large values. The last problem is caused by the difference between the initial melody and beats given by user and those generated by an artificial neural network in the process of new composition. In order to treat these problems, we propose an enhanced post-processing of beats, initial melody processing, and adoption of artificial neural network for rest. It was found from experiments that the proposed methods totally resolved the three problems.
There exist some regular multiple relations in the intervals of notes when they are combined within one measure. This paper presents a method to find the exact measure positions in monophonic song based on those relations. In the proposed method the individual intervals are segmented at first and the rules that state the multiple relations are used to find the measure position. The measures can be applied as the foundational information for extracting beat and tempo of a song which can be used as background knowledge of automatic music transcription system. The proposed method exactly detected the measure positions of 11 songs out of 12 songs except one song which consist of monophonic voice song of the men and women. Also one can extract the information of beat and tempo of a song using the information about extracted measure positions with music theory.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.1
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pp.84-89
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2011
Musical sheet recognition is an emerging area as the role of computers in music increases. Although there are several well-known programs for composition, they have a limitation in that they cannot edit or play music generated from other programs. In this paper, we propose an algorithm that can read, recognize, and play music using printed sheets. The proposed algorithm first removes lines using horizontal histogram and extracts symbols. The symbols belong to one of the three categories; notes, rests, and other signs. Notes are recognized using the context information and rests and signs are recognized using a fuzzy ART algorithm. The proposed algorithm were applied to 50 pages of musical sheets and the experimental results showed that it is effective in automatic recognition of musical sheets.
We developed a electronic music glove (BMG) system that plays musical scores in real time processing. The EMG system interfaces with the signal coming from the controller to the sound card in the computer, The computer, according to the status of the fingers and foot switches, generates the sound signals and sends them to the speaker systems through the application C++ program and MIDI message. The EMG systems control the velocity and duration of sound and several musical performance expressions such as chorus, reverberation, rhythm, and volume. Finally, we implemented the digital drum set using: the EMG system as example.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.1
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pp.1-11
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1998
This paper describes design and implementation of the system that is used to efficiently retrieve music information at a digital music library. Unlike typical music information retrieval systems, this system allows the user to sing a part of the melody through the microphone which he/she wants to find rather than using title, composer or the subject catalog to search. The system then recognizes the musical notes information through the signal processing of the sounds of the entered melody, and the intervals contour is created based on this information and used as a search pattern. By running the proposed notes string search algorithm that uses the musical notes information processed with the user input, and it produces the approximate search results. Therefore, users are able to retrieve and appreciate the music whenever he/she can sing any portion of the desired music.
Deep learning is used as a creative tool that could overcome the limitations of existing analysis models and generate various types of results such as text, image, and music. In this paper, we propose a method necessary to preprocess audio data using the Niko's MIDI Pack sound source file as a data set and to generate music using Bi-LSTM. Based on the generated root note, the hidden layers are composed of multi-layers to create a new note suitable for the musical composition, and an attention mechanism is applied to the output gate of the decoder to apply the weight of the factors that affect the data input from the encoder. Setting variables such as loss function and optimization method are applied as parameters for improving the LSTM model. The proposed model is a multi-channel Bi-LSTM with attention that applies notes pitch generated from separating treble clef and bass clef, length of notes, rests, length of rests, and chords to improve the efficiency and prediction of MIDI deep learning process. The results of the learning generate a sound that matches the development of music scale distinct from noise, and we are aiming to contribute to generating a harmonistic stable music.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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