본 논문에서는 실시간으로 MIDI (Musical Instrument Digital Interface)를 이용하여 음악을 연주학 수 있는 전자음악장갑 (Electronic Music Glove, EMG) 시스템을 소개한다. 마이크로 컨트롤러를 통해 장갑으로부터 입력받은 아날로그 신호를 분석하고, 이 신호를 MIDI 메시지로 변환한 후, 컴퓨터에 내장된 사운드카드의 MIDI 음원을 이용하여 스피커로 음악을 재생한다. 컴퓨터의 직렬 포트를 통해 손가락에 부탁된 센서들과 풋 스위치의 상태를 입력받아 C++ 언어로 작성한 프로그램에서 MIDI 메시지로 변환한다. EMG 시스템은 음표의 옥타브와 음표의 길이, 그리고 코러스나 잔향, 리듬 그리고 볼륨과 같은 다양한 음악적 효과를 MIDI를 이용해 제어할 수 있다.
본 논문에서는 음성 입력으로 받아들인 멜로디를 MIDI 데이타로 변환하는 필터의 설계 방법과 분산 멀티미디어 환경에서 동작하는 입출력 서버 시스템인 MuX 환경에 적용하는 방법에 관해 기술한다. MuX는 다양한 입출력 디바이스와의 인터페이스를 위해 장치 독립적인 DLM(Dynamic Linking Module)을 사용하는데, 현재 MuX 시스템의 입출력 디바이스 인터페이스로 사용되는 웨이브 형식의 오디오 DLM과 MIDI(Musical Instrument Digital Interface) DLM의 기능을 보강하기 위해서 사람의 음성을 MIDI 데이타로 변환해주는 필터를 설계하고 구현하였다. MIDI 데이타의 입력 방식이 파일이나 MIDI 악기 외에도 사람의 음성 데이타로도 가능하므로 악기 연구에 익숙하지 않은 사람들도 MIDI 데이타를 입력할 수 있고, 미디어의 표현력이 증가되어 다양한 응용에 활용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1869-1886
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2018
This paper proposes a MIDI- and audio-based music genre classification method for Korean traditional music. There are many traditional instruments in Korea, and most of the traditional songs played using the instruments have similar patterns and rhythms. Although music information processing such as music genre classification and audio melody extraction have been studied, most studies have focused on pop, jazz, rock, and other universal genres. There are few studies on Korean traditional music because of the lack of datasets. This paper analyzes raw audio and MIDI phrases in Korean traditional music, performed using Korean traditional musical instruments. The classified samples and MIDI, based on our classification system, will be used to construct a database or to implement our Kontakt-based instrument library. Thus, we can construct a management system for a Korean traditional music library using this classification system. Appropriate feature sets for raw audio and MIDI phrases are proposed and the classification results-based on machine learning algorithms such as support vector machine, multi-layer perception, decision tree, and random forest-are outlined in this paper.
기존의 작곡가, 곡명 등의 질의어로 대표될 수 있는 메타 데이터 기반 음악 검색은 음악 데이터의 양이 급증함에 따라 탐색 근거가 되는 사항을 모를 경우 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 없는 단점을 가지고 있다 [1]. 반면 음악의 내용을 기반으로 한 검색의 경우 이러한 제약에서 보다 자유로울 수 있다. 내용 기반 검색[2]의 연구에 있어서 음악 데이터로부터 사용자의 질의를 처리해주기 위한 멜로디를 추출해주는 것이 중요한 문제가 되는데, 데이터의 추출과 편집이 용이한 MIDI 파일이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 바탕으로 한 QBH system상에서의 음악 데이터 구축을 위해 MIDI파일에서 추출해 낼 수 있는 특징들을 이용해 MIDI파일의 멜로디 트랙 멜로디 트랙과 반주 트랙을 자동으로 구분하는 것을 목적으로, MIDI트랙에서 추출해서 이용할 수 있는 특징들에 대해 알아보고 그에 따른 간단한 분류 알고리즘의 제안과 실험 결과에 대해 소개한다.
본 논문은 공감각의 한 부분인 색청(colored-hearing) 공감각을 이용한 사운드-컬러 신호 변환에 관한 연구로서, 인간이 인지 할 수 있는 오감 중 공감각적 변환이 가장 많이 일어나는 청각과 시각을 이용한 실시간 변환 시스템의 구축을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 음-색 실시간 변환 방법으로서, 입력으로 사용하는 MIDI(Musical Instrument Digital Interface) 신호에서 음계(scale), 옥타브(octave) 및 음의 세기(velocity)를 추출한 후 HSI 컬러모델의 기본 요소인 색상(hue), 명도(intensity) 및 채도(saturation)에 각각 대응하여 변환하는 방법으로 단순하지만 직관적인 방법을 사용한다. 변환된 HSI 컬러 모델은 모니터 출력을 위해 RGB 컬러 모델로 최종 변환하여 출력한다. 실험에서, MIDI 입력신호 전송 H/W 시스템과 VC++ 기반 해당 사운드-컬러 변환 입 출력 S/W 모니터링 시스템을 구축하여 사운드에서 컬러로의 출력이 제안한 방식에 따라 값이 출력됨을 확인하였다.
본 논문은 교수-학생 음악학습 방식의 단점인 학생의 흥미가 낮아져 참여도가 저하되는 것을 개선하기 위해 멀티미디어를 활용한 교육방법을 제시한다. 제안하는 시스템은 악보를 읽을 수 없는 사람을 위해 악보를 MIDI 로 변환하여 연주해주는 악보인식 기능이 있다 휘파람을 통해 음정 인식하는 기능을 제공하며. 악보의 생성과 편집 기능을 통하여 작곡을 지원하는 기능도 있다. 또한 3D 피아노를 통해 연주법을 시각적으로 학습하는 기능을 제공한다. 이러한 MIDI 를 활용한 소프트웨어 도구를 통하여 기존의 학습 방법인 교수-학생지도 방식을 개선할 수 있다.
이 논문에서는 인공지능 기반의 드럼 연습 시스템을 설명하고 있다. 먼저 사용자의 드럼 신로를 MIDI 파일로 변환하고, 이를 DB에 저장되어있던 추천곡의 MIDI 파일과 비교하여 가장 유사한 것을 추천해준다. 또한 실시간으로 사용자의 드럼 연습을 도와주는 전문가 시스템역할을 함으로써 연주의 숙련도를 높여준다.
본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.
본 논문은 학습으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각을 기반으로 신체의 움직임에서 시각과 청각정보로의 변환 및 역변환 시스템을 구현하였다. 신체의 움직임은 웨어러블 암밴드인 Myo의 출력인 오일러 각을 사용하였고, 근감각 정보로서 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 신호를 사용하였다. 또한, 시각과 청각 정보로서 미디(MIDI, Musical Instrument Digital Interface)신호와 HSI 컬러 모델을 사용하였다. 근감각 신호와 시 청각 신호 사이의 상호변환 방법은 일대일 대응 관계를 적용함으로써 직관적으로 쉽게 유추할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과에서 신체의 움직임 정보와 시 청각 정보의 상호변환이 가능함을 ROS(Root Operation System)와 3D 시뮬레이션 툴인 Gazebo를 사용하여 입력과 출력을 비교하였고 변환 오차가 작음을 확인하였다.
본 논문에서는 증강 현실에서 객체 구분을 위하여 사용되는 다양한 마커를 기반으로 실시간으로 음악을 편집하고 이를 재생할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 제안 시스템은 증강 현실 마커 기반의 뮤직 마커와 뮤직 보드로 구성된다. 뮤직 보드상에 배치된 뮤직 마커의 내용을 악기의 종류와 미리 정의된 재생 트랙과 매핑하고 2차원 평면상에서 상대적인 뮤직 마커의 위치 값을 측정하여 이를 미디 트랙에서 공간 효과와 관련있는 파라메터 값으로 설정한다. 제안된 시스템은 최대 $1600{\pm}1200$ 픽셀을 지원하는 캠을 기반으로 다양한 해상도에서 마커의 움직임이나 추가에 따른 재생 지터 시간을 측정하여 성능을 평가하였으며, 실험 결과 $860{\pm}600$ 픽셀에서 초당 두 개의 프레임을 처리하는 경우, 마커의 인식률이 높았고 허용 가능한 지터 내에서 안정적인 결과를 도출하였다. 제안 시스템은 오늘날 대체 의학으로 제시되고 있는 음악을 기반으로 한 감성 치료법이나 음악적 배경이 없는 어린이나 노약자도 손쉽게 사용할 수 있어서 교육적인 측면에서도 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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