Inspiration plays an essential role in architectural design process that compels architects to bring their ideas into final product by engaging in creative thinking. The relation in between architecture and music has been one of combination throughout architectural history used as inspirations for façade's forms and shapes, space configurations and arrangements, and etc. Applying music in architecture produces creative and scientific design methods, provides attractions for visitors, and reflects the social and cultural identities and changes of the particular period. This research aims to analyze the correlations between architecture and music in depth, and examine the perception of musically inspired architecture by empirical study. Five buildings that applied musical rhythms were chosen for survey questionnaires in order to observe how people majoring in architecture, music, and other fields perceive musically inspired architecture differently by matching the music with the building that correlate to each other. By examining the reasons that the respondents have selected such music with a building from the questionnaires, the keywords are extracted and interpreted. The results showed that it is possible for people to perceive music from architecture, and that it is suitable to use music as a source of inspiration in architectural designs.
과거 작곡가들은 피아노, 바이올린, 기타, 플롯, 드럼과 같은 고전적 악기나 일반적인 도구들을 이용하여 작곡하였다. 그러나 디지털 기술의 발전으로 많은 소프트웨어 응용 프로그램이 개발되었으며 이제 음악가들은 개인용 컴퓨터를 이용하여 곡들을 제작할 수 있게 되었다. NIFF, SMDL, 그리고 MIDI와 같은 다양한 악보 표현 형식이 제안되었으나 MIDI 형식이 성공적으로 사용되어 왔다. 최근에는 MusicXML 형식이 컴퓨터 음악을 표현하는 사실상 표준으로 부상하였다. 본 논문에서는 MusicXML 형식의 구조에 대한 개요를 기술하고 C# 언어로 MusicXML 기반 악보 편집 소프트웨어를 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 악보 편집 소프트웨어를를 구현함으로써 구현의 효율성을 보였으며 활용 가능성을 확인하였다.
In a pop song, the creator's intention is communicated to the user through music and lyrics. Lyric meaning is as important as music, but in most cases lyrics are delivered to users in a static form without non-verbal cues. Providing lyrics in a static text format is inefficient in conveying the emotions of a music. Recently, lyrics video with kinetic typography are increasingly provided, but producing them requires expertise and a lot of time. Therefore, in this system, the emotions of the lyrics are found through the analysis of the text of the lyrics, and the deep learning model is trained with the data obtained by converting the melody into a Mel-spectrogram format to find the appropriate emotions for the music. It sets properties such as motion, font, and color using the emotions found in the music, and automatically creates a kinetic typography video. In this study, we tried to enhance the effect of conveying the meaning of music through this system.
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.
스마트폰이 빠르게 보급되면서 음악을 생활 속의 배경음악처럼 항상 모든 곳에서 듣는 것이 일반화되어 개인의 상황과 조건에 맞는 추천을 할 수 있는 음악 데이터베이스를 필요하다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 통한 음악추천 모델을 제안한다. 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 음악 데이터베이스를 작성하고 기존의 음원 제공 플랫폼이 주로 사용하는 협업필터링과는 다른 방식으로 음악을 분류한다. 웹크롤링으로 음악 제목이 해시 태그로 달린 게시글을 찾아 해당 글에 함께 달린 다른 해시 태그들을 수집하고 분류하여 실제 청취자의 음악에 관한 의견을 데이터베이스에 사용한다. 소셜 미디어를 작성할 때의 감정, 상황, 시간대, 날씨 등 많은 조건이 해시 태그에는 포함되어 있으므로 다양한 사람의 의견이 집단지성으로 반영된 소셜 미디어 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.
움직임은 삶의 모든 것이며 음악은 우리의 전반적인 삶과 함께하고 있다. 움직임과 소리를 바탕으로 탄생한 예술은 기술과 밀접한 관계를 가지고 발전하며 시대를 반영해 왔으며 디지털 시대에 새로운 문화콘텐츠를 만들어가고 있다. 융합 예술과 교육에 있어 음악과 신체의 움직임이 접목되는 빈도에 비해 다양한 분야의 학문적 지식과 경험을 가진 전문가와 연구기관의 부재는 현실적 문제이다. 외국 대학의 선례를 통해 음악, 움직임을 구성하는 가장 기초적인 원리인 '리듬'을 연구하는 학문인 리드믹을 소개하고 함께 연구되는 분야인 음악생리학과 음악인의학 그리고 행위예술과학에 대해 살펴보며 국내 도입의 필요성을 제기한다. 격변하는 디지털 시대에 유일하게 '나 자신'이 주체가 되는 움직임을 생리학과 의학을 통해 체계적으로 인지하고 음악을 매개체로 과학적으로 움직이고 표현하는 연구 분야를 개척해 융합시대와 교육에 새로운 방향을 제시한다.
Recently, causality analysis of source time series extracted from EEG or MEG signals is becoming of great importance in human brain mapping studies and noninvasive diagnosis of various brain diseases. Two approaches have been widely used for the analyses: one is independent component analysis (ICA), and the other is multiple signal classification (MUSIC). To the best of our knowledge, however, any comparison studies to reveal the difference of the two approaches have not been reported. In the present study, we compared the performance of the two different techniques, ICA and MUSIC, especially focusing on how accurately they can estimate and separate various brain electrical signals such as linear, nonlinear, and chaotic signals without a priori knowledge. Results of the realistic simulation studies, adopting directed transfer function (DTF) and Granger causality (GC) as measures of the accurate extraction of source time series, demonstrated that the MUSIC-based approach is more reliable than the ICA-based approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.467-479
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2022
Working memory (WM), which plays a vital role in daily activities, is a memory system that temporarily stores and processes information when people are engaged in complex cognitive activities. The influence of music on WM has been widely studied. In this work, we conducted a series of n-back memory experiments with different task difficulties and multiple trials on 14 subjects under the condition of no music and Alpha wave leading music. The analysis of behavioral data show that the change of music condition has significant effect on the accuracy and time of memory reaction (p<0.01), both of which are improved after the stimulation of Alpha wave music. Behavioral results also suggest that short-term training has no significant impact on working memory. In the further analysis of electrophysiology (EEG) data recorded in the experiment, auto-regressive (AR) model is employed to extract features, after which an average classification accuracy of 82.9% is achieved with support vector machine (SVM) classifier in distinguishing between before and after WM enhancement. The above findings indicate that Alpha wave leading music can improve WM, and the combination of AR model and SVM classifier is effective in detecting the brain activity changes resulting from music stimulation.
This research paper describes how to summarize music lyrics using the TextRank algorithm. This method can summarize music lyrics as important lyrics. Therefore, we recommend music more effectively than analyzing the number of words and recommending music.
To enable AI(artificial intelligence) to realize visual emotions, it attempts to create music centered on color, an element that causes emotions in paintings. Traditional image-based music production studies have a limitation in playing notes that are unrelated to the picture because of the absence of musical elements. In this paper, we propose a new algorithm to set the group of music through the average color of the picture, and to produce music after adding diatonic code progression and deleting sound using median value. And the results obtained through the proposed algorithm were analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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