As music of digital form has been widely used, many people have been interested in the automatic extraction of natural information of music itself, such as key of a music, chord progression, melody progression, tempo, etc. Although some studies have been tried, consistent and reliable results of musical information extraction had not been achieved. In this paper, we propose a method to extract chord and tempo information from general polyphonic music signals. Chord can be expressed by combination of some musical notes and those notes also consist of some frequency components individually. Thus, it is necessary to analyze the frequency components included in musical signal for the extraction of chord information. In this study, we utilize a sinusoidal modeling, which uses sinusoids corresponding to frequencies of musical tones, and show reliable chord extraction results of sinusoidal modeling. We could also find that the tempo of music, which is the one of remarkable feature of music signal, interactively supports the chord extraction idea, if used together. The proposed scheme of musical feature extraction is able to be used in many application fields, such as digital music services using queries of musical features, the operation of music database, and music players mounting chord displaying function, etc.
MusicXML 파일로 표현되는 수직적으로 화음을 결정할 수 있는 충분한 정보가 있는 호모포니(homophony) 4부 합창 형식의 음악에서 화음 이름을 자동으로 판단하고 사용된 음계와 검출된 화음 이름을 이용하여 조성을 자동으로 검출하는 알고리듬을 기술한다. 화음 이름은 사용된 조에 관계없이 분석이 가능한 구성 화음의 절대적인 이름이나 환경에 따라 두 개 이상의 화음 이름으로 결정될 수 있는 여러 상황이 존재하게 되는데, 몇 가지 파라미터를 이용하여 상황에 가장 적절한 화음을 선택하는 알고리듬을 기술한다. 또한 사용된 음들을 이용하여 음계를 추정하고, 구해진 화음 이름과 추정된 음계를 이용하여 음악의 조성을 파악하는 알고리듬을 기술한다. 조성이 결정되었으면 다시 조성과 파악된 조성을 기반으로 화음을 표기하고 MusicXML 파일로 출력한다.
본 논문은 사용자가 입력한 PDF 악보를 사용자가 원하는 조(chord)의 MIDI 파일로 제공하는 앱의 개발을 다룬다. 이 앱은 사용자가 PDF 악보 파일과 바꾸고자 하는 조를 입력하면 조 변환을 위해 PDF 파일을 PNG 파일로 변환한다. 이를 영상 처리 알고리즘을 통해 악보의 음계를 인식하여 구분하고, 딥러닝을 통해 악보 음표의 박자를 인식하여 구분한다. 이를 통해 사용자가 원하는 조와 기존 악보의 MIDI 파일을 제공한다. 개발한 영상 처리 알고리즘과 딥러닝은 2, 4, 8, 16분 음표, 2, 4, 8, 16분 쉼표, 잇단 음표, 화음 음표가 인식 가능하다. 실험결과 악보의 음표 인식률 100%, 딥러닝 모델을 통한 박자 인식률은 90% 이상인 것을 확인하였다.
디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.
컴퓨터 기술이 발달하면서 악보 편집 작업을 할 수 있는 사보 프로그램도 많이 발전했다. 음표, 코드, 악보 기호 등을 편리하게 넣을 수 있을 뿐만 아니라 미리 들어볼 수 있는 재생기능도 제공하여 현재 만들고 있는 악보를 연주하면 어떤 음악이 나올지 알 수 있다. 현재 상용화 되어 있는 사보 프로그램들은 악보를 보기 좋게 만들어주고 음표 재생도 VSTi(Virtual Studio Technology instrument)를 이용하여 잘 해주지만, 코드(Chord) 반주 기능은 상대적으로 취약하여 표기한 코드가 맞는지 알아보는 것이 힘들다. 따라서 음악 코드를 적절하게 반주해줄 수 있으면 멜로디와 코드 중심으로 이루어진 밴드 음악 악보를 만드는데 좋은 참고가 될 수 있다. 본 연구에서는 기존 사보 프로그램의 코드재생 기능을 강화하기 위하여 피아노 코드 톤을 적절히 선택하는 알고리즘을 제시하고 프로그램으로 구현하였다. 이를 활용하면 코드 연주 기능이 강화되어 밴드 음악 악보를 만드는 악보 편집자들이 더 편하게 악보를 제작할 수 있다.
본 논문은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)으로 구성된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 모델을 사용하여 자동으로 트로트 음악을 생성하는 음악생성 기법을 제안한다. 제안된 방법은 음악의 뼈대를 담당하는 코드를 만들고, 만들어진 코드 열을 기반으로 멜로디와 베이스(bass)를 단계적으로 생성한 뒤, 해당 코드에 붙임으로써 구조화된 음악을 완성하는 방법을 사용한다. 또한 인트로나 벌스, 코러스 등과 같이 일정 구간으로 나뉘어 구조가 반복되는 트로트 가요의 특징을 적용하여 벌스의 코드 진행으로부터 새로운 코러스 코드 진행을 만들어내고, 다시 해당 코드로부터 멜로디와 베이스를 단계적으로 생성하여 초기에 만들어진 트로트의 길이를 확장한다. 주관적 평가와 객관적 평가방법을 사용하여 생성된 음악의 품질을 측정하였으며, 기존의 트로트가 갖고 있는 음악적 특성과 유사한 음악을 생성함으로 확인하였다.
In this paper, humming based automatic music creation method is described. It is difficult for the general public which does not have music theory to compose the music in general. However, almost people can make the main melody by a humming. With this motivation, a melody and chord sequences are estimated by the humming analysis. In this paper, humming is generated without a metronome. Then based on the estimated chord sequence, accompaniment is generated using the MIDI template matched to each chord. The 5 Genre is supported in the music creation. The melody transcription is evaluated in terms of onset and pitch estimation accuracy and MOS evaluation is used for created music evaluation.
본 논문에서는 재즈 음악의 특징이라 할 수 있는 재즈 보컬의 즉흥연주 즉, 스캣의 연습 및 연출을 코드의 근음과 코드 톤을 응용한 접근 방법으로 제안하였다. 스캣은 악보에 표기 되어 있는 가사와 멜로디를 가창하지 않고 의미 없는 음절인 스캣 실러블을 이용하여 가창자의 역량에 맞추어 재창조한 음들로 솔로를 구사 한다. 이를 위해 코드의 근음을 이용하는 것은 재즈 보컬이 음악적 선율을 구성해 가는데 중요한 기준점이 된다. 가창 자는 그 기준점을 발전시켜 단순한 스캣에서 부터 점차 발전적이고 복잡한 구조의 스캣을 구사하며 다양한 음악적 표현과 교감을 표출할 수 있다. 즉흥연주로 연출하고자 하는 곡의 코트 톤 구성부터 베이스 라인의 연출과 베이스 스캣 그리고 코드 톤 아르페지오의 분석과 표현까지 스탠더드 재즈곡 '올 오브 미'를 중심으로 음악을 기능적으로 분석해 보았다. 본 논문에서는 다소 난해 하고 복잡해 보일 수 있는 재즈 보컬의 즉흥연주 또한 점진적인 접근 방법을 통해 비교적 손쉽게 구성 할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 현재 Jazz에서 사용되어지는 Major Scale에서 나오는 7개 Chord Scale과 Melodic Minor Scale의 상행인 Jazz Minor Scale에서 나오는 7개 Chord Scale과는 별도로 Harmonic Minor Scale에서 정리해 보았다.
작곡가 황호준은 창극 <메디아>를 통하여 ▲작창의 오선 기보 및 모음보표의 배치 ▲성-쓰루(Sung-through) 형식의 도입 ▲다양한 독창 선율의 시도 ▲코러스장과 남녀 코러스에 의한 도창의 극대화 ▲불협화음과 협화음을 통한 긴장과 이완의 추구 ▲전조와 차용화음에 의한 길바꿈 효과 달성 등의 절충주의 음악어법을 선보였다. 기악부는 창자(唱者)의 소리를 방해하지 않는 수성반주를 하였다. 창자가 이면(裏面)을 그리는 방식 또한 노래 아니리 발림 중 노래에 치중하였고, 극 전체를 하나의 음악으로 이끄는 성-쓰루 형식을 도입하였다. 자주 통곡 한탄 환호 조소 비명 등과 같은 구음(口音)이 활용되었고, 분창(分唱)의 형식답게 배역의 성격에 따라 다양한 독창 선율이 효과적으로 시도되었다. 불협화음과 협화음이 극의 전개와 분위기에 따라 적합하게 사용되었다. 그리고 전통적인 조바꿈을 하지 않고, 서양음악의 전조와 차용화음을 과감하게 시도하여 길바꿈의 효과를 무난히 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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