The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제24권9A호
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pp.1322-1328
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1999
In this paper, we propose a Multiple Signal Classification(MUSIC) in conjunction with signal enhancement (SE-MUSIC) for solving the direction-of-arrival estimation problem of multiple incoherent plane waves incident on a uniform linear array. The proposed SE-MUSIC algorithms involve the following main two-step procedure : ( i )to find the enhanced matrix that possesses the prescribed properties and which lies closest to a given covariance matrix estimate in the Frobenius norm sense and (ii) to apply the MUSIC to the enhanced matrix. Simulation results are illustrated to demonstrate the better resolution and statistical performance of the proposed method than MUSIC at lower SNR.
The study aims to examine the development of the South Korean music industry over time in order to capture the evolution process of the industry from its initial stages to its current state as one of the world's leading music markets. Based on the above consideration, a systematic literature review was conducted in order to provide an overview of the achievements of the South Korean music industry with the help of PRISMA method. The reason for doing this is to ensure that the process of selecting, filtering and collecting literature from different sources is not only efficient and time-saving but also rigid and coherent. This paper will explore the various elements that have defined the industry, including culture, technology, marketing and government policies and regulations (Jang & Song, 2017). Furthermore, it will inquire the effects of the K-pop cultural export on other industries, whether it be tourism, fashion, consumer goods, and more, thereby illustrating its vast significance. In more detail, this study aims to give an adequate idea about the historical accomplishments of the South Korean music industry in the global music map, identify factors that facilitated the enhancement of the industry and examine the significance of the findings and their applications for the industry's progression and development in the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.467-479
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2022
Working memory (WM), which plays a vital role in daily activities, is a memory system that temporarily stores and processes information when people are engaged in complex cognitive activities. The influence of music on WM has been widely studied. In this work, we conducted a series of n-back memory experiments with different task difficulties and multiple trials on 14 subjects under the condition of no music and Alpha wave leading music. The analysis of behavioral data show that the change of music condition has significant effect on the accuracy and time of memory reaction (p<0.01), both of which are improved after the stimulation of Alpha wave music. Behavioral results also suggest that short-term training has no significant impact on working memory. In the further analysis of electrophysiology (EEG) data recorded in the experiment, auto-regressive (AR) model is employed to extract features, after which an average classification accuracy of 82.9% is achieved with support vector machine (SVM) classifier in distinguishing between before and after WM enhancement. The above findings indicate that Alpha wave leading music can improve WM, and the combination of AR model and SVM classifier is effective in detecting the brain activity changes resulting from music stimulation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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제28권5C호
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pp.476-485
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2003
This paper proposers a preprocessing approach to improving the quality of the music produced by the EVRC(enhanced variable rate codec) which is one of the CDMA(Code Division Multiple Access) voice codecs. Since the EVRC is optimized only for speech signals, it can deteriorate the quality of the music passed through it. One of the problems with the EVRC-coded music is time-clipping, which usually occurs when subsequent frames are encoded at Rate l/8. Since the EVRC determines the bit rate for an input frame based on the long-term prediction gain, we increase the long-term prediction gain in order for the most of the frames to be encoded at Rate 1 or Rate 1/2. Experimental results show that the approach works well on music signals and the number of time-clipped frames is considerably reduced.
Background and Objectives: The influence of music training on different areas of the brain has been extensively researched, but the underlying neurobehavioral mechanisms remain unknown. In the present study, the effects of training for more than three years in Carnatic music (an Indian form of music) on the discrimination ability of different areas of the brain were tested using P300 analysis at three electrode placement sites. Subjects and Methods: A total of 27 individuals, including 13 singers aged 16-30 years (mean±standard deviation, 23±3.2 years) and 14 non-singers aged 16-30 years (mean age, 24±2.9 years), participated in this study. The singers had 3-5 years of formal training experience in Carnatic music. Cortical activities in areas corresponding to attention, discrimination, and memory were tested using P300 analysis, and the tests were performed using the Intelligent Hearing System. Results: The mean P300 amplitude of the singers at the Fz electrode placement site (5.64±1.81) was significantly higher than that of the non-singers (3.85±1.60; t(25)=3.3, p<0.05). The amplitude at the Cz electrode placement site in singers (5.90±2.18) was significantly higher than that in non-singers (3.46±1.40; t(25)=3.3, p<0.05). The amplitude at the Pz electrode placement site in singers (4.94±1.89) was significantly higher than that in non-singers (3.57±1.50; t(25)=3.3, p<0.05). Among singers, the mean P300 amplitude was significantly higher in the Cz site than the other placement sites, and among non-singers, the mean P300 amplitude was significantly higher in the Fz site than the other placement sites, i.e., music training facilitated enhancement of the P300 amplitude at the Cz site. Conclusions: The findings of this study suggest that more than three years of training in Carnatic singing can enhance neural coding to discriminate subtle differences, leading to enhanced discrimination abilities of the brain, mainly in the generation site corresponding to Cz electrode placement.
Background and Objectives: The influence of music training on different areas of the brain has been extensively researched, but the underlying neurobehavioral mechanisms remain unknown. In the present study, the effects of training for more than three years in Carnatic music (an Indian form of music) on the discrimination ability of different areas of the brain were tested using P300 analysis at three electrode placement sites. Subjects and Methods: A total of 27 individuals, including 13 singers aged 16-30 years (mean±standard deviation, 23±3.2 years) and 14 non-singers aged 16-30 years (mean age, 24±2.9 years), participated in this study. The singers had 3-5 years of formal training experience in Carnatic music. Cortical activities in areas corresponding to attention, discrimination, and memory were tested using P300 analysis, and the tests were performed using the Intelligent Hearing System. Results: The mean P300 amplitude of the singers at the Fz electrode placement site (5.64±1.81) was significantly higher than that of the non-singers (3.85±1.60; t(25)=3.3, p<0.05). The amplitude at the Cz electrode placement site in singers (5.90±2.18) was significantly higher than that in non-singers (3.46±1.40; t(25)=3.3, p<0.05). The amplitude at the Pz electrode placement site in singers (4.94±1.89) was significantly higher than that in non-singers (3.57±1.50; t(25)=3.3, p<0.05). Among singers, the mean P300 amplitude was significantly higher in the Cz site than the other placement sites, and among non-singers, the mean P300 amplitude was significantly higher in the Fz site than the other placement sites, i.e., music training facilitated enhancement of the P300 amplitude at the Cz site. Conclusions: The findings of this study suggest that more than three years of training in Carnatic singing can enhance neural coding to discriminate subtle differences, leading to enhanced discrimination abilities of the brain, mainly in the generation site corresponding to Cz electrode placement.
The performance of an OMR (Optical Music Recognition) system is usually determined by the characterizing features of the input music score images. Low resolution is one of the main factors leading to degraded image quality. In this paper, we handle the low-resolution problem using the super-resolution technique. We propose the use of a deep neural network with instance normalization to improve the quality of music score images. We apply instance normalization which has proven to be beneficial in single image enhancement. It works better than batch normalization, which shows the effectiveness of shifting the mean and variance of deep features at the instance level. The proposed method provides an end-to-end mapping technique between the high and low-resolution images respectively. New images are then created, in which the resolution is four times higher than the resolution of the original images. Our model has been evaluated with the dataset "DeepScores" and shows that it outperforms other existing methods.
This paper proposes a vocal enhancement technique for improving the performance of vocal pitch detection in polyphonic music signal. The proposed vocal enhancement technique predicts an accompaniment signal from the input signal and generates an accompaniment replica signal according to the vocal power. Then, it removes the accompaniment replica signal from the input signal, resulting in a vocal-enhanced signal. The performance of the proposed method was measured by applying the same vocal pitch extraction method to the original and the vocal-enhanced signal, and the vocal pitch detection accuracy was increased by 7.1 % point in average.
A resolution enhancement method for estimating the direction-of-arrival (DOA) of signals is presented. The proposed method is by virtually expanding a real array into virtual arrays and then averaging the spatial spectrum of the virtual arrays, each of which has a different aperture size. Superior DOA resolutions are shown in comparison with the standard algorithm, MUltiple SIgnal Classification (MUSIC), for incoherent signals incident on a uniform circular array.
This study aimed to investigate the relationship between music listening and mood regulation. The effects of personality traits, music education, and sex on music use for mood regulation were also examined. Participants were 529 undergraduate students who completed the Korean Music in Mood Regulation Scale, Interpersonal Personality Item Pool (IPIP), Positive Affect and Negative Affect Schedule, and a questionnaire on their music education. Correlation analysis, multiple regression analysis, and t tests were conducted to explore the relationship among the measured variables. The results showed that music listening was related to enhancement of positive mood but not improvement of negative mood. Participants who had received extracurricular music education were more likely to use music listening as a strategy to regulate their mood than were participants without music education. Women were more likely to use music for mood regulation than were men. The multiple regression results indicate that individuals who rated themselves highly on Agreeableness and Openness to Experience on the IPIP were more likely to listen to music for mood regulation. These findings stress that music listening can be an effective strategy for mood regulation, which is critical for one's emotional well-being. It also indicates that effective music use as a mood regulation strategy varies depending on one's personal characteristics and history of music education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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