Inharmonicity가 피아노의 음색에 미치는 영향을 가능한 한 객관적으로 평가하기 위해 본 연구 에서는 inharmonicity는 다르면서 음색에 영향을 미치는 다른 모든 요소들은 같게 합성된 여러 샘플들을 이용해 청취평가를 시행하는 방법을 사용한다. 합성된 피아노 음의 부분음들이 가지는 시간 영역 엔벌로프는 실제 녹음된 피아노 음에서 추출되었으며 인위적으로 조절되는 inharmonicity 의 크기 역시 실제 녹음된 피아노 음에서 얻은 데이터에 근거하였다. 청취평가는 피아노의 음색을 표현한다고 생각되는 적절한 형용사들의 쌍으로 만들어진 질문들로 이루어졌으며 평가를 반복해가며 보다 객관성을 높이기 위한 방법들을 시도하였다. 이러한 과정에서 얻은 결과들을 통해 그 동안 막연히 이해되어오던 inharmonicity와 음색의 관계를 보다 세밀하고 객관적으로 분석할 수 있다.
본 논문에서는 먼저 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환을 한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다 이 분석한 결과를 가지고 모델링을 함으로써 피아노 원음에 근접한 음을 만들 수 있다. 크기에서의 특성은 기본주파수와 고조파 부분에서 다른 부분에 비해 크기의 차이가 크다. 그래서 기본주파수와 고조파부분은 오차를 줄이기 위해 적은 데이터를 가지고 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하고, 노이즈 부분은 기본주파수 전·후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하므로, 이 부분을 최고점과 최저점른을찾아 선형으로 모델링 하였고, 나머지 노이즈 부분은 적은 값을 가지므로 많은 데이터를 가지고 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에서 모델링한 결과를 바탕으로 모델링을 하였다 모델링을 한 결과를 가지고 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 생성할 수 있다.
디지틀 피아노에서 PCM 방식의 음원 합성을 위한 압축 알고리듬을 제안하였다. 디지틀 피아노는 매우 높은 음질을 필요로 한다. 따라서 FM 방식보다는 PCM 방식의 음원 합성 알고리듬이 주로 사용되어져 왔다. 그러나 PCM 방식은 많은 메모리가 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 피아노 음원을 청각적으로 왜곡이 없도록 압축, 저장하여 음원 데이터를 줄였다. 또한 피아노 음의 시간 영역 특성에 따라 비트 할당을 달리하여 음질을 향상시킬 수 있었다. 이와 같이 부호화할 경우 약 15 : 1 ~ 20 :1로 원음을 압축하여도 지각적으로 원음과 동일한 복원음을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 기존의 피아노와 다른 음색을 갖는 피아노를 기획하고자 하였다. 이를 위해서 피아노 현의 1/2지점, 1/3지점, 1/17지점을 타격했을 때의 배음의 구성을 EDISON의 pianostring 프로그램을 통해 분석하였다. 440Hz의 진동수를 갖는 A4음을 기음으로 하여 각 지점을 타격했을때의 음을 합성하였다. 또한 기음과 첫 두 배음으로 구성된 화음을 합성하였다. 음색을 분석하기 위해 설문조사를 통해 7개의 항목에 대해 평가하였다. 결과적으로 망치의 타격 지점을 변화시킴으로서 원하는 음색을 얻을 수 있을 것이라 기대한다. 일례로 1/2지점을 타격할 때 단일음과 화음의 음색 차이가 확연하게 드러나 효과적인 감정표현을 할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 피아노 음을 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후, 크기(magnitude)와 위상(phase)에 대한 특성들을 분석한다. 이 분석한 결과로 크기와 위상을 모델링하여 파라미터를 생성한다. 크기의 특성에서 기본주파수와 고조파 부분은 다른 부분에 비해 크기가 매우 크다. 그래서 이 부분의 모델링은 오차를 줄이기 위해 곡선의 적합성(Curve Fitting) 방법을 이용하였고, 노이즈 부분의 모델링은 기본주파수 전후의 노이즈가 피아노 음색 특성에 중요한 역할을 하고 불규칙하므로 선분 근사법을 이용하였으며, 크기가 작고 완만하게 변하는 나머지 노이즈 부분은 곡선의 적합성을 이용하였다. 위상은 크기에 적응한 방법과 동일하게 적용하였다. 생성된 파라미터로 크기와 위상을 만들어 역변환 FFT를 하면 피아노 원음에 매우 근접한 음을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 피아노 음으로 구성된 간단한 웨이브 (Wave) 형식의 연주곡으로부터 각 음들의 음높이인 피치(pitch)를 추출하는 방법과 연주곡의 악보를 생성하는 방법에 대해 연구한다. 본 연구의 최종 목적은 위의 방법을 사용하여 클래식 악기로 연주된 CD-DA방식의 음악을 같은 음질이 보장되는 MIDI [1,3,7,8] 데이터로 변환하는데 있다. 이번 연구에서는 하나의 악기(피아노)로 연주된 음악으로 고정시줬으며, 잡음이 없는 깨끗한 웨이브 사운드로 제한하였다. 웨이브 사운드 형식으로 된 간단한 피아노 연주곡을 입력 데이타로 사용하였다. 이 웨이브사운드에서 Autocorrelation[4,5,6]방법을 사용하여 각 음들의 피치를 추출하였다 또한, 웨이브 사운드로부터 추출한 음의 피치, 음의 지속시간 등의 정보를 사용하여 연주곡에 대한 악보를 생성하는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 웨이브 사운드 데이터에서 악보로의 변환까지를 이루고 있지만, 향후 실제 클래식 악기와 흡사한 MIDI 음원모듈이 제공될 경우 CD-DA방식의 원음과 같은 음질의 MIDI 음악을 생성하는 것도 가능할 것이다.
본 연구에서는 피아노 학습에 있어서 문제점을 도출하고 캡스톤디자인 프로젝트를 통해 피아노를 혼자 학습할 수 있도록 지원하는 IoT기술 기반의 훈련시스템을 개발하였다. 피아노 훈련 매체는 악보를 영상처리기술을 통해 인식하고 훈련시 피아노 음으로부터 FFT 변환을 통해 정확한 건반을 쳤는지를 확인하게 된다. 리듬게임의 요소를 이용하여 시각적 효과 및 점수 표시 기능을 제공함으로써 입문단계에서 지루한 피아노 교육에 대한 흥미를 유발하고 피아노 학습의 효과를 높일 수 있었다.
구조 및 음의분석을 통해 피아노의 등가회로를 구성하였다. 최저음부의 기본주파수성분은 방사저항이 작아 음향출력도 작아짐을 보였고, 측정을 통해 확인하였다. 현의 강성으로 인해 피아노음의 부분음들은 기본진동수의 배수가 되지 않고 높아지는데 최저음부에서 특히 문제로 되는 이 inharmonicity를 감소시켜 저음부 음질개선을 할 수 있는 새 방안을 강구하였다. 즉 브릿지의 위치만을 조절하여 harmonicity를 감소시키는 것으로 향판중심부로 브릿지를 위치시킬수록 향판최저공진수 이하의 주파수가 낮아진다. 이는 피아노 설계시에 적용할 수 있어 실제적 음질개선방안이 될 수 있다. 특히 소형피아노의 경우에 더욱 효과가 있을 것이다.
현재 사용되고 있는 전자악기는 한 옥타브에 대해 여러 개의 샘플 모듈(sample module)을 메모리에 저장해두면서, 옥타브내의 다른 음들은 그 샘플 모듈을 피지 시프팅(pitch shifting)하여 생성한다[1]. 따라서, 하나의 악기에 대해 많은 샘플 모듈을 사용하게 되고 많은 메모리를 필요로 한다. 본 논문에서는 보다 적은 샘플 모듈을 사용하여 메모리를 절약할 수 있는 방법을 연구하였다. 피치 시프팅의 범위를 하나의 옥타브 이내로 제한하지 않고, 피치 시프팅에 의해 발생하는 원음과 오차 평균을 줄이면서 가장 적절한 샘플 모듈음을 찾아낸다. 본 논문에서는 전자악기의 악기음 중에서 피아노 음을 선택했으며, 피아노의 88개 음들 중에서 피치 시프팅을 했을 때 원음과 가장 가까운 음을 만들어내는 음들을 샘플 모듈로 사용한다. 이러한 방법으로 샘플 모듈음들을 선택하면 기존의 전자악기에서 사용하는 샘플 모듈 개수보다 훨씬 적으면서도 동일한 음질을 보장하고, 또한 메모리 공간도 절약할 수 있다.
이 논문에서는 피아노 건반을 연주하거나 악보 위의 음을 누르는 방식의 새로운 멜로디 패스워드 인증기법을 제안한다. 등록단계에서 사용자는 피아노 건반을 치거나, 악보 위를 터치하는 방법을 통해 사용자의 멜로디를 생성하여 이를 암호로 설정한다. 인증단계에서는 등록한 멜로디를 다시 생성하면 암호가 해제된다. 이 기법은 암호공간의 확대를 통하여 안전성을 강화하고, 피아노를 연주하는 재미를 유발하여 인증방법의 친화성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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