본 연구는 연주불안 감소를 위해 4명의 연주전공 음대생을 선별해 8회기에 걸친 목소리 즉흥 프로그램을 개입한 실험연구이다. 본 연구는 사전 사후검사와 내용분석을 통해 결론을 도출하였으며 이를 통해 첫째, 연구 참여 동기와 관련한 상태불안척도 점수는 평균 16.5점으로 유의하게(p < .068) 감소하였고, 둘째, 실제 연주불안 정도를 수치화하는 연주불안척도 점수는 평균 25.5점으로 유의하게(p < .068) 감소하였으며, 셋째, 연구대상자들이 직접 서술한 사후인터뷰질문지의 답과 회기별 언어적 서술을 통해서 연구대상자들이 느낀 음악적경험은 긍정적이었음이 밝혀졌다. 이상의 연구결과들은 목소리 즉흥 프로그램이 연주불안을 경험하는 음대생들의 연주불안을 감소시키고 더 나아가 불안을 스스로 통제할 수 있게 하는 데 효과적이라는 것을 증명해준다. 따라서 본 연구는 목소리 즉흥 프로그램이 음대생의 연주불안을 중재하는 방법으로 가능성이 있음을 시사하며 이와 관련해 음악치료 프로그램이 음악대학 내 연주자들을 위한 불안 감소 프로그램의 하나로 도입될 수 있음을 제언한다.
본 연구는 사물인터넷(IoT)을 기반으로 원격으로 악보를 넘기기 위한 시스템에 대한 연구이다. 음악인들이 음악을 연주할때 악기를 연주하면서 동시에 악보를 넘겨야 되는 경우가 발생한다. 이때 음악에 대한 몰입도가 떨어진다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 사물인터넷(IoT)기반으로 악보 자동 페이지 넘기기 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 특징은 손을 사용하지 않더라도 발을 이용하여 원격으로 조정가능하다. 본 시스템은 블루투스(Bluetooth)를 탑재한 무선 스마트 버튼(Wireless Smart Button)과 이를 조작할 수 있는 어플리케이션(App)으로 구성된다. 스마트 버튼의 설계는 아두이노(Arduino)기반의 오픈소스를 사용하였다. 그리고 이를 활용할 수 있도록 어플리케이션(App)을 설계하여 직관적인 UI를 제안하였다.
Although extensively developed, optical music recognition systems have mostly focused on musical symbols (notes, rests, etc.), while disregarding the chord symbols. The process becomes difficult when the images are distorted or slurred, although this can be resolved using optical character recognition systems. Moreover, the appearance of outliers (lyrics, dynamics, etc.) increases the complexity of the chord recognition. Therefore, we propose a new approach addressing these issues. After binarization, un-distortion, and stave and lyric removal of a musical image, a rule-based method is applied to detect the potential regions of chord symbols. Next, a lexicon-driven approach is used to optimally and simultaneously separate and recognize characters. The score that is returned from the recognition process is used to detect the outliers. The effectiveness of our system is demonstrated through impressive accuracy of experimental results on two datasets having a variety of resolutions.
본 연구는 영재들의 음악경험과 흥미도가 창의성에 끼치는 영향력을 분석함으로써 국내 영재의 창의성 신장을 위한 예술 활동의 가능성을 탐색하고자 수행되었다. 연구결과 영재들의 음악경험 및 흥미도는 전체적으로 중하위 수준에 분포되어 있었다. 창의성 점수 평균은 높았으며, 하위 영역 중 독창성, 추상성, 종결 등이 특히 우수한 것으로 조사되었다. 또한 음악경험과 흥미도가 창의성의 다양한 하위 요인에 끼치는 긍정적 효과도 나타났다. 한편 본 연구를 통해 얻은 몇 가지 결론 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 예술 활동으로서의 음악경험이 영재의 창의성에 끼치는 영향력 탐색을 위해서는 먼저 연구대상 영재들이 경험하고 있는 음악활동 자체에 대한 질적 점검이 선행되어야 한다. 둘째, 저조한 영재들의 음악경험 및 흥미도에 주목할 필요가 있다. 셋째, 예술교육 활성화 이전에 영재들의 창의성 신장을 위해 왜 예술교육이 필요한지에 대한 명확한 이유와 효용성에 관한 제시가 선행되어야 한다.
본 논문에서는 악보를 시계열로 해석하여 퍼지 로직을 이용한 모델링에 대하여 다루고자 한다. 악보에 나타난 음악적 기호들은 음의 길이와 높이 등의 많은 정보들은 나타낸다. 본 논문에서는 멜로디, 음높이와 음색들을 사용하여 악보의 시각적 정보를 시계열 자료로 변환한다. 시계열 자료의 특징을 추출하기 위해 시계열 자료에 슬라이딩 윈도우를 통과시켜 다시 한번 새로운 시계열 자료로 변환한다. 변환된 시계열 자료를 분석하기 위해 Box-Jenkins의 시계열 분석 방법을 사용하고 분석된 시계열의 특징을 바탕으로 퍼지 모델을 구성한다.
In this paper, we interpret a score as a time series and deal with the fuzzy logic-based modeling of it. The musical notes in a score represent a lot of information about the length of a sound and pitches, etc. In this paper, using melodies, tones and pitches in a score, we transform data on a score into a time series. Once more, we form the new time series by sliding a window through the time series. For analyzing the time series data, we make use of the Box-Jenkinss time series analysis. On the basis of the identified characteristics of time series, we construct the fuzz model.
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.
악보인식기술에는 형상 매칭 방법, 통계적인 방법, 신경망을 이용한 방법, 구조적 방법 등이 있다. 본 논문에서는 핸드폰의 디지털 카메라로 얻은 저해상도 이미지를 인식하는 기술에 대해 접근한다. 이러한 저해상도 이미지에는 많은 왜곡이 포함되어 있어 기존 기술을 활용할 때 많은 문제점들을 나타난다. 문제점은 입력영상이 저해상도이며 조명 등의 촬영 상태가 좋지 않는 점이며, 인식 이전 단계 과정에서 음표 부분에 손실과 약간의 변형이 생긴다는 것이다. 이들 인식 방법들의 일반적인 흐름은 먼저, 디지털이미지를 확보하기 위해 카메라 기능을 이용하여 획득한다. 그런 후에 이진화, 오선 제거, 객체영역 분리가 이루어진 후 인식과정을 통해 악보 인식이 이루어진다. 본 연구에서는 특히 핸드폰이라는 제한적인 상황에서 탑재된 카메라를 통해 획득된 이미지를 대상으로 이러한 문제점을 극복하기 위한 인식 기술을 연구하였다. 먼저, 음표를 머리, 대, 꼬리 부분으로 분리하였다. 그리고 음표의 머리 부분에 템플릿을 적용하였고, 나머지 부분에는 패턴을 적용하여 단일 음표로 이루어진 악보에 대해서 100% 가까운 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문은 기계학습 기반 자동악보전사 모델의 입력에 음악적인 정보를 추가하는 방법을 통해 원하는 성능 향상을 얻는 방법을 다루었다. 여기서, 추가한 음악적인 정보는 각 시간 단위마다 발생하는 음고 개수 정보이며, 이는 정답지에서 활성화되는 음고 개수를 세는 방법으로 획득한다. 획득한 음고 개수 정보는 기존 모델의 입력인 로그 멜-스펙트로그램 아래에 연결하여 사용했다. 본 연구에서는 네 가지 음악 정보를 예측하는 네 종류의 블록이 포함된 자동악보전사 모델을 사용하였으며, 각 블록이 예측해야하는 음악 정보에 해당하는 음고 개수 정보를 기존의 입력에 추가해주는 간단한 방법이 모델의 학습에 도움이 됨을 확인했다. 성능 개선을 검증하기 위하여 MIDI Aligned Piano Sounds(MAPS) 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 모든 음고 개수 정보를 활용할 경우 프레임 기준 F1 점수에서 9.7 %, 끝점을 포함한 노트 기준 F1 점수에서 21.8 %의 성능 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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