음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업시간이 많이 소요되며, 각 수정 프로그램에서 만든 악보는 특정 프로그램에서만 재수정이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적응하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식된다. 제안된 악보 인식 방법 의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 효율적임을 확인하였다.
이 논문에서는 음악을 시계열 자료로 해석하고 시계열 자료의 퍼지 로직에 기반한 모델링에 대해 설명한다. 음악은 음악적 기호들인 보표, 악센트, 오선, 박자표, 음표, 쉼표 등등과 같은 유한개의 음악적 표기법들로 구성된다. 악보는 음악 해석에 필요한 리듬, 멜로디, 화음등과 달은 다양한 특성을 표현하기 위해 음악적 기호들을 사용한다. 본 논문에서는 각각의 시간에서 소리나는 음들의 비트와 높낮이로 인식한다는 관점에서 음악에서의 비트와 음의 높낮이를 시계열 자료로 표현하는 것이 가능하다. 악보의 규정된 특징들을 바탕으로, 악보를 시계열 자료로 표현하고 시계열을 예측하기 위해 퍼지 로직에 기반한 모델로 구성한다. 제안한 방법의 타당성으로 보이기 위해 몇 가지 예를 제시한다.
This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.
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.
Recognition systems for scanned or printed music scores that have been implemented on personal computers have received attention from numerous scientists and have achieved significant results over many years. A modern trend with music scores being captured and played directly on mobile devices has become more interesting to researchers. The limitation of resources and the effects of illumination, distortion, and inclination on input images are still challenges to these recognition systems. In this paper, we introduce a novel approach for recognizing music scores captured by mobile cameras. To reduce the complexity, as well as the computational time of the system, we grouped all of the symbols extracted from music scores into ten main classes. We then applied each major class to SVM to classify the musical symbols separately. The experimental results showed that our proposed method could be applied to real time applications and that its performance is competitive with other methods.
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.
The influence of acquisition environment on music score images captured by a camera has not yet been seriously examined. All existing Optical Music Recognition (OMR) systems attempt to recognize music score images captured by a scanner under ideal conditions. Therefore, when such systems process images under the influence of distortion, different viewpoints or suboptimal illumination effects, the performance, in terms of recognition accuracy and processing time, is unacceptable for deployment in practice. In this paper, a novel, lightweight but effective approach for dealing with the issues caused by camera based music scores is proposed. Based on the staff line information, musical rules, run length code, and projection, all regions of interest are determined. Templates created from inverse filter are then used to recognize the music symbols. Therefore, all fragmentation and deformation problems, as well as missed recognition, can be overcome using the developed method. The system was evaluated on a dataset consisting of real images captured by a smartphone. The achieved recognition rate and processing time were relatively competitive with state of the art works. In addition, the system was designed to be lightweight compared with the other approaches, which mostly adopted machine learning algorithms, to allow further deployment on portable devices with limited computing resources.
컴퓨터 기술이 발달하면서 악보 편집 작업을 할 수 있는 사보 프로그램도 많이 발전했다. 음표, 코드, 악보 기호 등을 편리하게 넣을 수 있을 뿐만 아니라 미리 들어볼 수 있는 재생기능도 제공하여 현재 만들고 있는 악보를 연주하면 어떤 음악이 나올지 알 수 있다. 현재 상용화 되어 있는 사보 프로그램들은 악보를 보기 좋게 만들어주고 음표 재생도 VSTi(Virtual Studio Technology instrument)를 이용하여 잘 해주지만, 코드(Chord) 반주 기능은 상대적으로 취약하여 표기한 코드가 맞는지 알아보는 것이 힘들다. 따라서 음악 코드를 적절하게 반주해줄 수 있으면 멜로디와 코드 중심으로 이루어진 밴드 음악 악보를 만드는데 좋은 참고가 될 수 있다. 본 연구에서는 기존 사보 프로그램의 코드재생 기능을 강화하기 위하여 피아노 코드 톤을 적절히 선택하는 알고리즘을 제시하고 프로그램으로 구현하였다. 이를 활용하면 코드 연주 기능이 강화되어 밴드 음악 악보를 만드는 악보 편집자들이 더 편하게 악보를 제작할 수 있다.
『악장요람(樂章要覽)』은 악장의 요람, 즉 악장 중에서 중요한 내용만 뽑아 간추려 놓은 책이라는 의미이다. 전반부에는 악장(樂章)이, 후반부에는 악보(樂譜)가 배치되어 있는데, 이렇게 이원화된 체재는 정조대에 구축된 것이다. 필체와 수록된 가사의 작성된 시기를 통해 『악장요람』은 1809년 즈음에 작성된 후에도 세 차례에 걸쳐 수정된 것으로 보인다. 즉, 총 네 단계를 거쳐 현재의 모습으로 전해지게 된 것이라 하겠다. 다양한 필체와 수정한 흔적이 남아있다는 사실은 곧 여러 사람의 손을 거쳤음을 의미하니, 『악장요람』의 표지 뒷면에 여러 자취가 남은 것도 이와 무관하지 않다. 전반부의 악장은 제례 절차를 기준으로 그에 수반되는 악곡명과 가사를 제시하는 방식이며, 특히 노랫말을 한문과 한글음으로 병기함으로써 가독성을 높였다. 후반부의 악보는 제례 절차를 준수하되 중복되는 선율을 과감하게 생략하여 음악을 기준으로 구성하였고, 율명·한문가사·가야금과 거문고의 격도지법·점('∙', '·')과 같은 기호를 사용하여 궁중음악을 담아냈다. 이러한 구도는 제례의 구조 이해와 제례의 의미를 글로 담아 놓은 악장을 숙지하는 것을 최우선으로 삼고, 한문과 병기된 한글음을 보면서 정확하게 노랫말을 익히게 하려는 의도가 반영된 형태라고 하겠다. 의식 절차와 딕션을 선행한 후 전체적으로 음악과 조화를 이루기 위해 연습했던 방향성이 악장과 악보를 수록하는 방식에 투영된 셈이다. 이러한 수록 방식은 악인의 음악교육과 음악연습의 효율성을 높이는 장치였다. 수록곡들의 특징은 우방(右坊)의 향악기 전공자로써 익혀야 할 필수악곡으로 구성되었다는 점이다. 아울러 『악장요람』의 표지 뒷면에서 김형식(金亨植)이라는 이름이 주목되니, 순조대에 효명세자가 기획한 궁중연향에서 무동(舞童)과 대금차비(大笒差備)로 활약했던 그의 이력을 통해 우방의 향악기 전공자였음을 알 수 있다. 즉 『악장요람』의 수록곡은 김형식과 같은 우방의 향악기 전공자들이 평소에 연습하고 현장에서 연주하던 핵심 레퍼토리로 이루어진 것이다. 『악장요람』은 궁중악인의 일상이 담긴 '음악 연습 책자'였던 셈이다. 요컨대 『악장요람』은 주요 의례에서 노랫말을 정확하게 발음하면서 가창할 수 있게 악인을 교습시키려는 목적으로 고안된 책자로, 정조의 아이디어로 '악장+가보(歌譜)'의 체계를 갖출 수 있었으며, 순조대에 효명세자가 창작한 정재를 공연했던 무동으로 맹활약한 김형식이 소장자였다는 점에서 더욱 주목된다. 우방의 향악기 전공자이기도 했던 악공 김형식의 이름이 남아있는 데에다 이후 여러 악인들이 시대의 변화를 투영하여 수정하면서 활용했다는 실용성에서, 궁중음악을 전승하기 위해 지난한 과정과 시간을 보냈던 궁중 악인의 노정이 담겨있다는 점에서 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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