본 논문에서는 새로운 형태의 스펙트럼 특징인 스펙트럼 대비 MFCC (SCMFCC)를 제안하고 음악 장르 분류 성능을 분석하였다. 음악 장르 분류를 위해서는 장르 간의 차이를 두드러지게 할 수 있는 특징을 사용해야 하므로, 음악의 화음 구조 및 강약을 잘 표현하는 스펙트럼 대비 특징들이 관심을 받아왔다. 본 논문에서 제안된 SCMFCC는 멜 켑스트럼 상에서 스펙트럼의 대비를 이용하여 기존의 MFCC를 음악 분류에 적합하도록 변형했다. 널리 사용되고 있는 음악 장르 데이터베이스에서 실험을 수행하여, 제안된 SCMFCC 특징의 음악 장르 분류 성능을 기존의 다른 특징들과 비교하였다.
이 논문에서는 비정형 혼합 오디오 신호에서 청취자에게 전달 되도록 의도된 주된 신호의 종류를 검출해 낼 수 있는 방법을 제안한다. 주된 신호의 종류는 음성, 음악, 음향효과로 정하였으며, 인텐서티 기반의 발생/소멸 패턴에서 추출할 수 있는 특징을 사용하여 그들을 구별할 수 있는 방법을 소개한다. 청취자가 주어진 오디오 신호에서 주된 신호를 받아들이는 주관적인 평가를 반영하기 위해서, 웹기반의 평가시스템을 도입하여 18시간의 다양한 종류의 장르 비디오의 오디오를 평가하였다. 실험을 통하여 비디오의 장르별로 각기 다른 성능을 보이지만 가능성 있는 (음성위주의 토크쇼의 경우 86.7%, 액션 영화 49.3%)정확도를 보였다.
영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
제28권1호
/
pp.43-51
/
2021
This article explores Kim Hye-soo's film acting from the perspective of performance, which means a socio-cultural action planned and intended for a certain purpose. Through the aspect of screen performance which the identity of the era that the performance study aims for is expressed through acting and reappeared in a system of verbal and non-verbal symbols, it was intended to enhance the academic value of Korean film acting. First, Kim Hye-soo's acting performance transforms by repeating genre acting. The sensuality and sexual attractiveness that evaluates Kim Hye-soo are repeated by the typical vision required by genre films, but the acting performance is not consumed or subordinated as a tool for visual pleasure. Second, Kim Hye-soo's body, face, emotion and audio are engraved with memories of the times, and the sociocultural identity of the performance is expressed through dynamic interaction between actions and reactions. Third, Kim Hye-soo's restored and recreated performance is sensitive to the changes of the times and is still in the process.
본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모든 가능한 노드들의 분류 확률을 예측하여 예측된 분류 성능값이 가장 좋은 조합을 Taxonomy로 구축하는 것이다. 제안된 알고리즘에서의 분류 확률 예측은 훈련 데이터를 k-fold cross validation을 이용하여 분류기에 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘을 기반으로 한 분류 성능 측정은 2 클래스로 이루어진 각각의 노드에 2개 범주 분류에 효과적인 support vector machine을 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 알고리즘과 기존의 다중 범주 분류기들을 이용하여 분류성능을 평가하였다. 다양한 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 5%에서 25%정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터를 이용한 분류 실험에서는 10% 에서 25% 향상된 좋은 성능을 보였다.
음원 스트리밍 서비스와 Hi-Fi 시장이 성장함에 따라 다양한 음향기기들이 출시되고 있다. 이로 인해 소비자들의 제품 선택에 대한 폭은 넓어졌지만 자신의 음악적 취향과 일치하는 제품을 찾기는 더욱 어려워졌다. 본 연구에서는 사용자가 선호하는 음원으로부터 보컬 성분을 추출하고 이를 토대로 사용자에게 가장 적합한 음향기기를 추천하는 시스템을 제안하였다. 이를 위해 먼저 원본 음원을 Python의 Spleeter Library를 통해 분리하여 보컬 음원을 추출하고 제조사의 음향기기의 주파수 대역 데이터를 수집한 결과를 각각 격자 그래프로 나타내었다. 추출한 보컬 음원의 주파수 대역과 음향기기의 주파수 대역 측정치 데이터를 비교하기 위한 지표로서 Matching Gap Index(MGI)를 제안하였다. 산출된 MGI 값을 토대로 사용자 선호와의 유사도가 가장 높은 음향기기를 추천한다. 추천 결과는 음향 전문업체에서 제공하는 장르별 Equalizer 데이터를 이용하여 검증하였다.
기존의 음악 분류 연구는 음악에서 임의 20초 구간 또는 $40%{\sim}45%$ 지난 부분으로부터 20초 구간을 얻은 후 여러 가지 신호적 특징을 추출하여 장르 분류에 사용해왔다. 본 논문에서는 기존 연구의 성공률을 높이기 위해 음악의 클라이맥스 구간을 추출하여 장르 분류하는 것을 제안한다. 음악은 도입과 진행, 클라이맥스 부분으로 나뉘며, 클라이맥스는 음악이 강조하는 부분으로서 그 음악의 특징을 가장 잘 나타낸다. 즉, 음악을 분석하거나, 분류할 때 클라이맥스 부분을 이용하면 보다 효과적인 결과를 얻을 것이다. 음악의 클라이맥스는 FFT를 이용하여 박자와 마디 정보를 얻은 후 마디별 파형 집중도로부터 추출할 수 있다. 논문에서는 기존의 연구에 사용된 방법과 제안한 방법인 클라이맥스를 이용하여 장르 분류 실험을 하였다. 기존 방법은 47%의 성공률을 보이는 반면 제안한 방법은 55% 향상된 성공률을 얻을 수 있었다.
This short paper briefly describes the proposed music recommendation method that provides suitable music pieces to a listener depending on both listeners' ratings and content of music pieces. The proposed method consists of two methods. First, listeners' ratings prediction method is a combination the traditional user-based and item-based collaborative filtering methods. Second, genre classification method is a combination of feature extraction and classification procedures. The feature extraction step obtains audio signal information and stores it in data structure, while the second one classifies the music pieces into various genres using decision tree algorithm.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
제12권3호
/
pp.278-283
/
2024
As the introductory content of televison series, the opening titles are crucial for helping the audience quickly grasp the tone of the narrative. With the continuous integration of the televison production industry and digital computer technology, motion graphics, featuring its unique dynamic graphic design, offers new avenues for title sequence creation. This paper dives into the application of motion graphics in the title sequences of noir genre television series, analyzing aspects such as visual style, content presentation, and narrative expression. By comparing early static text title sequences with motion graphics ones, this paper reveals the advantages of motion graphics in designing opening titles for noir genre television series and examines how it enhances visual impact and improves audience experience. This study not only enriches the creative techniques for title sequence design, but also provides valuable insights for future creations.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.