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.
The digitization of music has seen a considerable increase in audience size from a few localized listeners to a wider range of global listeners. At the same time, the digitization brings the challenge of smoothly retrieving music from large databases. To deal with this challenge, many systems which support the smooth retrieval of musical data have been developed. At the computational level, a query music piece is compared with the rest of the music pieces in the database. These systems, music information retrieval (MIR systems), work for various applications such as general music retrieval, plagiarism detection, music recommendation, and musicology. This paper mainly addresses two parts of the MIR research area. First, it presents a general overview of MIR, which will examine the history of MIR, the functionality of MIR, application areas of MIR, and the components of MIR. Second, we will investigate music similarity measurement methods, where we provide a comparative analysis of state of the art methods. The scope of this paper focuses on comparative analysis of the accuracy and efficiency of a few key MIR systems. These analyses help in understanding the current and future challenges associated with the field of MIR systems and music similarity measures.
한국의 대중가요는 문화적 그리고 사회적 영향력이 점점 커지고 있으며 산업적 규모도 다른 예술적 장르보다 비중이 높다. 또한 대학 등과 같은 교육기관의 전공신설과 대학원 과정에서의 실용음악 분야가 크게 증가하면서 대중가요는 사회문화적 경향뿐만 아니라 교육적 그리고 학술적 연구대상으로의 가치를 가진다고 할 수 있다. 그러므로 전통적 측면의 음악분야에서와 마찬가지로 한국의 대중가요는 교육적 콘텐츠로써 활용될 필요가 있다. 이를 위해 본 논문은 학술적 연구대상으로 대중가요의 정립과 분석을 그 활용 방안으로 제시하고 있으며 또한 대중가요의 작곡가와 시대별 가요경향에 대한 데이터베이스 구축의 필요와 효과를 고찰하였다. 이러한 연구를 통해 대중음악에 대한 학술적 발전과 다양한 사회적 활용의 기반이 마련되어질 수 있으며 또한 예술교육의 내용적 측면에서도 많은 부분 기여할 수 있다.
본 논문에서는 Classic, Hiphop, Jazz, Rock 4개의 장르로 곡을 구분하여 각 장르별 60곡씩 총 240곡의 음악 DB를 대상으로 예제 질의 (QBE) 방식의 음악 정보 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 질의로부터 spectral centroid, rolloff, flux등 STFT기반의 특징들과 MFCC, LPC, Beat 정보 등의 총 60차의 특징 벡터들을 추출한후 Euclidean 유사도를 측정해서 DB내의 해당 음악을 검색한다. 실제 검색에 사용되는 특징 벡터는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용하여 10차 특징 벡터로 최적화 되며 검색 실험결과 평균 84% Hit Rate 와 0.63 MRR의 성공률을 보이고 있어 기존의 연구 결과보다 약 10%이상의 성능 향상을 보였다. 한편 본 논문에서는 실제 시스템 사용 환경을 고려하여 임의 질의 구간과 임의 질의 길이에 대한 시스템 성능 평가를 수행하였으며 실험 결과 이러한 임의성에 기인한 검색 성능의 불안정성을 지적하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권3호
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pp.427-433
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2024
This study aims to develop a personalized music digital therapeutic based on MBTI personality types and apply it to depression treatment. In the data collection stage, participants' MBTI personality types and music preferences were surveyed to build a database, which was then preprocessed as input data for the KNN model. The KNN model calculates the distance between personality types using Euclidean distance and recommends music suitable for the user's MBTI type based on the nearest K neighbors' data. The developed system was tested with new participants, and the system and algorithm were improved based on user feedback. In the final validation stage, the system's effectiveness in alleviating depression was evaluated. The results showed that the MBTI personality type-based music recommendation system provides a personalized music therapy experience, positively impacting emotional stability and stress reduction. This study suggests the potential of nonpharmacological treatments and demonstrates that a personalized treatment experience can offer more effective and safer methods for treating depression.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.723-736
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2014
This paper proposes a matching engine for a query-by-singing/humming (QbSH) system with polyphonic music files like MP3 files. The pitch sequences extracted from polyphonic recordings may be distorted. So we use chroma-scale representation, pre-processing, compensation, and asymmetric dynamic time warping to reduce the influence of the distortions. From the experiment with 28 hour music DB, the performance of our QbSH system based on polyphonic database is very promising in comparison with the published QbSH system based on monophonic database. It shows 0.725 in MRR(Mean Reciprocal Rank). Our matching engine can be used for the QbSH system based on MIDI DB also and that performance was verified by MIREX 2011.
본 논문에서는 자동차 환경의 인포테인먼트 시스템을 위한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 음악신호의 로그 스펙트럼기반의 정점을 이용하여 오디오지문을 추출하고, 추출된 음악 핑거프린트에 해시값을 적용하여 클라우드 서버에 저장한다. 클라우드 서버에서는 사용자의 쿼리 음악과 클라우드 서버의 해시 테이블에 저장되어 있는 오디오 지문을 비교함으로써 가장 유사한 음악이 검색된다. 제안된 음악 검색 알고리즘의 성능평가를 위해, 주행 중인 자동차 내부에서 녹음한 잡음에 노출된 다양한 쿼리 음악의 길이에 따른 검색 결과의 정확도를 측정하였고, 해시 테이블의 저장 곡수에 따른 검색 소요 시간을 측정하였다.
본 논문은 음악 추천을 위한 새로운 장르 분류 알고리즘을 제안하였다. 특히, 장르 분류 알고리즘에 사용되는 특정 벡터 중 octave-based spectral contrast (OSC)의 성능 개선을 위해서 심리청각 모델과 악기별 사용 octave 범위에 근거하여 새로운 band-pass filter를 설계하였다. 10개 장르별 음악을 포함하고 있는 GTZAN database에 대해서 10-fold cross validation 실험 결과, 다중 옥타브 밴드 OSC에 대해서 기존 OSC에 비해 2.26% 향상된 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC)와 복합 특징 벡터를 구성하여 실험한 결과, 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.
점자악보는 시각장애인들이 음악을 배우고 즐길 수 있게 하는 필수적인 교육적 자료이다. 현재 우리나라에서는 전자점자악보의 제작은 국립장애인도서관에서 신청제작 할 수 있으며 점자악보제작 및 교육에 특성화 된 시각장애인음악 재활센터에서 가장 많이 제작되고 있다. 그러나 대부분의 전국의 지역별 점자도서관은 점자악보의 분류조차 되어 있지 않고 소장하는 점자악보의 수도 다른 점자도서에 비해 비중이 낮다. 본 연구는 국립장애인도서관의 점자악보 제작과 그 현황을 파악하여 점자악보의 제작의 정확성과 시각장애인들이 점자악보를 사용함에 있어 효율성이 있는지를 알아보고자 한다. 그리고 각 지역별 점자도서관의 점자도서의 수와 그 안에서의 점자악보의 비중을 알아보고 전자점자악보의 필요성과 DB구축의 필요성을 제안하고자 한다. 시각장애인들의 음악교육 및 예술활동을 위한 전자점자악보의 활성화와 체계화를 통해 우리나라의 시각장애인들이 장애인 당사자주의를 바탕으로 더 좋은 문화적, 예술적 환경을 조성하는데 일익을 담당하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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