인터넷 환경의 대중화와 디지털 음원의 기하급수적인 증가에 따라, 음악을 시그널 레벨에서 직접 분석하여 분류하거나 의미정보를 추출하는 음악분석 및 검색 기술의 상용화에 대한 요구가 늘어나고 있다. Music Information Retrieval Evaluation eXchange(MIREX)는 음악 검색(Music Information Retrieval) 시스템과 알고리즘들의 평가를 위해 매년 개최되는 평가 대회이다. MIREX는 매년 정기적으로 대회 및 회의를 개최하면서 음악 분석 기술에 대한 관심도와 최신 기술동향 등을 보여주고 있다. 따라서, 음악 기술의 MIREX의 배경, 구성 및 현황 등을 살펴보면서 전 세계 음악분석 기술의 현황을 파악해 볼 수 있다. MIREX에 대한 소개와 MIREX에서 운영하는 task들의 현황을 설명하고, 이를 통하여 음악 분석 기술의 동향과 전망을 짚어본다.
디지털 음악 컨텐츠의 활용이 보편화되고 음악 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스로부터 음악 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 음악 검색을 보다 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 음악 검색 시스템인 FMF(Fast Melody Finder)를 제안한다. 이 기법은 어떤 음악에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 음악의 특정 선율에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있으며, 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 또한 이러한 선율들을 다루기 위해서, 사용자의 허밍에 의한 음향 질의와 오선지를 통한 질의로부터 추출된 음높이와 음의 길이를 분석하여 UDR과 LSR 스트링으로 변환함으로써 더욱 정확한 질의를 할 수 있다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
본 논문은 디지털 음악 도선관에서 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제 목록을 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부 선율을 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표 정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정 곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 탐색 패턴을 가지고 제안한 음표열 탐색 알고리즘을 이용하여 근사 탐색을 함으로써 사용자는 노래의 어느 마디를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색하고, 감상할 수 있도록 했다.
음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
본 논문은 음악의 코러스(chorus) 구간을 자동으로 추출하는 기법 및 시스템에 대하여 다루었다. 코러스 구간을 자동으로 추출하는 음악 요약 기술은 방대한 음악 데이터베이스에서 특정 음악 검색을 용이하게 할 수 있으며, 온라인 스트리밍 서비스에서 샘플 음악을 생성할 때 사용될 수 있다. 이를 구현하기 위해, 기존의 알고리즘들은 2차원 유사도 행렬, 확률모델, 신경망모델, 템포 특징 벡터, 클러스터링 기법 등을 적절히 활용하여 개발되었다. 본 논문에서는 음악의 오디오 핑거프린트를 추출한 후 곡 내의 오디오 핑거프린트 구간 쌍의 비트에러율을 통해 음악 요약을 추출한다. 다만, 음악 검색 솔루션에서 사용된 오디오 핑거프린트가 데이터베이스에 이미 존재할 경우에는 이를 바로 로딩한 후 비트에러율을 계산하여 음악 요약을 추출할 수 있다. 이런 방법은 이미 만들어진 데이터베이스를 변형 없이 그대로 사용할 수 있음으로써 음악 데이터베이스를 활용한 다양한 알고리즘과 솔루션의 가능성을 보여주었다. 또한, 음악의 코러스를 추출하는데 있어서 기존 방식보다 매우 뛰어난 성능을 보임을 알 수 있었다.
최근 내용 기반 음악 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색 시 이를 사용한다. 기존 연구에서는 미디(midi) 데이타를 이용하여 대표 선율을 추출하는 방법이 제안되었으나, 미디 데이타에 한정되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 모든 오디오 파일 포맷에 적용 가능한 대표 선율 검색을 제안한다. 대표 선율 검색을 위해 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 박자와 마디를 찾고 각 마디들의 PCM 데이타로부터 높은 수치가 나타나는 빈도를 측정한다. 이때 높은 수치들이 가장 많이 뭉쳐 있는 영역에서 여덟 마디 간격이 오디오 데이타의 대표 선율 영역이다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험으로 총 1000곡을 선택하여 대표 선율을 추출하였고, 그 결과 템포를 찾아낸 737곡 중 79.5%의 정확성을 보였다.
While the difficulty of the music can be classified by a variety of standard, conventional methods are classified by the subjective judgment based on the experience of many musicians or conductors. Music score is difficult to evaluate as there is no quantitative criterion to determine the degree of difficulty. In this paper, we propose a new classification method for determining the degree of difficulty of the music. In order to determine the degree of difficulty, we convert the score, which is expressed as a traditional music score, into electronic music sheet. Moreover, we calculate information about the elements needed to play sheet music by distance of notes, tempo, and quantifying the ease of interpretation. Calculating a degree of difficulty of the entire music via the numerical data, we suggest the difficulty evaluation of the score, and show the difficulty of music through experiments.
본고에서는 악곡정보 검색을 위한 검색키로써 허밍을 이용한 검색 방법에 관한 내용을 기술하였다. 고정도의 악곡 검색 시스템은 사용자의 불안정한 음정 및 템포 그리고 애매한 기억에 의한 음표의 삽입 및 탈락에 대응이 가능해야 한다. 또한 입력된 음향신호로부터 검색에 필요한 정확한 특징량의 추출과 효과적인 멜로디 표현 기법이 요구된다. 일반적으로 사용자의 허밍으로부터 음고 정보를 얻기 위해 입력된 음향신호로부터 피치정보를 추출하지만, 피치 추출 알고리즘은 이러한 입력 허밍으로부터 때때로 하모닉 피치를 추출한다. 이러한 문제점을 고려하여, 본 논문에서는 음고 정보의 특징량으로 복수 피치 후보를 고려한 방법을 제안한다. 게다가 복수 피치 후보에 신뢰도라는 파라미터를 도입하여 신뢰도가 높은 피치후보의 선택 가능성을 높였다. 검색엔진에서는 제안하는 복수 피치 후보의 수용을 위해 DP알고리즘을 3차원으로 확장하였다. 또한 제안하는 알고리즘은 DP패스에 따라 음표의 삽입/탈락에 다이내믹하게 대응이 가능하도록 멜로디 표현 방법을 변경하였다. 성능 평가를 위해 종래 기법과의 비교 실험 결과 보다 높은 검색 결과를 얻었다.
사람은 음악에서의 선율을 악보의 기보법과 같이 음표의 높이와 음표의 길이가 조합된 형태로서 기억하는 것이 아니라, 전반적인 음표간의 높낮이의 흐름과 음표 사이의 상대적인 지속시간으로 구성된 음조 곡선 형태로 기억한다. 이와 같은 선율의 기억 방식으로 인해 기존 음악 검색 시스템과 같이 건반을 이용한 주선율 입력이나 악보에 기보된 형태로 음악 검색의 질의를 이용하는 방법을 그대로 적용하기 어려운 점이 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 허밍을 질의로 사용하는 음악 검색 시스템에서의 고려 대상들과 기존에 연구된 허밍 질의 기반의 음악 검색 시스템을 살펴본다. 또한 사람이 선율을 기억하는 방식인 상대적인 음표 간 높낮이와 음표 지속 시간을 이용하여 음악 내에 특징 정보를 추출하고 이를 기반으로 허밍 질의와 단음과의 유사도 계산 알고리즘을 제안한다. 제안된 유사도 계산 알고리즘은 선율내의 음높이 차만 가지고 선율의 유사도를 비교하는 경우 발생할 수 있는 문제를 연속된 음간에 길이 차이를 이용하여 해결하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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