• 한국음향학회지
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• 제42권2호
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• pp.102-111
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• 2023

자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.371-377
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• 2013

본 논문에서는 가변템포를 반영한 단일음악 채보의 정확성을 증가시키기 위한 기존의 방법을 개선하는 세 가지 방안을 제시하였다. 첫째는 TV 필터를 활용한 음정 데이터의 평활화로 음정분할 결과의 파편화 현상이 줄어들게 하였다. 또한 음정과 에너지, 규칙기반 방법을 융합한 마디탐색 방법으로 마디 탐색결과의 안정성을 향상시켰다. 뿐만 아니라 마디 내에서 음표의 합이 박자수와 같으면서 양자화 오차의 합을 최소화하는 최적의 방법으로 임시 음길이 부호화 결과를 보정하였다. 그 결과 16개의 동요 음원에서 완벽한 마디위치를 탐색하였으며, 음길이 부호의 정확도 약 91.3%, 음정 부호화 정확도는 약 86.7%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.141-150
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• 2009

본 논문에서는 사람의 노랫소리를 자동으로 채보할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 입력된 음성으로부터 추출된 피치 정보를 안정화된 역확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 이용하여 음절 단위로 분할한다. 이를 바탕으로 유전자 알고리즘에 기반한 클러스터링을 통해 음길이 인식을 수행하였다. 또한 시창자의 음 높이에 강인한 음정 인식을 위하여 상대 음정이라는 개념을 도입하였다. 그리고 휴지기 정보를 이용한 마디 추출 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 노래의 채보를 가능하게 하였다. 제안된 시스템을 통하여 동요 16곡을 채보한 결과 마디 인식률은 91.5%였으며, DMOS 방법으로 측정한 악곡 전체 유사도는 3.82로써 시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1-12
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• 2009

본 논문은 한 마디 내에서 나타나는 음표들을 조합했을 때 규칙적인 배수관계가 있음을 이용하여 단음으로 구성된 노래에서 정확하게 마디 위치를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 노래의 개별음의 길이들을 찾아내고, 이들 개별음 길이들의 배수관계를 적용한 규칙들을 이용한다. 이렇게 찾아진 마디정보는 자동 음악 채보 시스템의 사전 정보로 활용될 수 있는 박자 및 빠르기 등을 위한 원천적인 정보를 추출하는데 활용될 수 있다. 남성 및 여성의 단음으로 구성된 12곡의 노래들에 대한 실험 결과 1곡을 제외한 11곡 노래들의 마디위치를 정확히 검출 했으며, 이렇게 찾은 마디 정보와 음악적 이론을 이용하여 곡의 박자 및 빠르기 정보 등을 추출할 수 있다.