• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.410-414
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, Grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.369-374
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• 2008

음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점자 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식과 효율적인 악보의 편집 및 수정 방법이 요구된다. 기존의 수동 입력 방식에서는 악보를 부정확하게 입력하여 수정하는 경우에는 작업 시간이 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, 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 Hierarchical ART2 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보구성 기초들을 이용하여 악보 구성 기호들이 속하는 마디의 위치 정보를 각각 저장하고 향후에 악보 구성 기호의 편집과 수정이 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 제시된 Hierarchical ART2 알고리즘을 이용한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.536-539
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• 2017

본 논문에서는 스캔된 악보 영상을 ART2 알고리즘을 이용하여 음자리표를 인식하고 자동으로 연주하는 방법을 제안한다. 제안된 자동 악보 인식 방법은 스캔된 영상에서 이진 영상으로 변환하기 위해서 평균 이진화 기법을 적용한다. 평균 이진화 기법이 적용된 영상에서 수평 히스토그램을 이용하여 악보 영상의 오선을 제거한다. 제거된 악보 영상에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 음표를 탐색하여 추출하고 추출된 음표를 ART2 알고리즘에 적용하여 쉼표와 음표를 분류한다. 분류된 음표를 이용하여 악보를 인식하고 인식된 악보를 이용하여 연주한다. 실제 악보를 스캐너로 획득한 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 단순한 악보 영상에서 효과적으로 악보가 인식되고 연주할 수 있는 것을 확인하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.6 no.1
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• pp.84-89
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• 2011

Musical sheet recognition is an emerging area as the role of computers in music increases. Although there are several well-known programs for composition, they have a limitation in that they cannot edit or play music generated from other programs. In this paper, we propose an algorithm that can read, recognize, and play music using printed sheets. The proposed algorithm first removes lines using horizontal histogram and extracts symbols. The symbols belong to one of the three categories; notes, rests, and other signs. Notes are recognized using the context information and rests and signs are recognized using a fuzzy ART algorithm. The proposed algorithm were applied to 50 pages of musical sheets and the experimental results showed that it is effective in automatic recognition of musical sheets.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.949-951
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• 2015

컴퓨터의 활용 범위가 다양화되면서 음악 분야에도 컴퓨터의 역할이 점점 커지고 있다. 기존의 악보 인식 방법들은 대부분 특정 프로그램에서 작성된 악보만 편집과 재생이 가능하고 다른 프로그램에서 작성된 악보는 수정과 재생이 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하여 이미 작성된 악보를 자동으로 인식하고 재생할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 스마트폰 소지자는 언제 어디서나 원하는 악보를 획득할 수 있으며, 폰에 내장된 카메라를 이용하여 악보를 인식시킨 후 연주 기능을 이용하여 음악을 즐길 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.1170-1175
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• 2007

This paper presents techniques to recognize music using back propagation network one of the neural network algorithms, and to preprocess technique for music mage. Music symbols and music notes are segmented by preprocessing such as binarization, slope correction, staff line removing, etc. Segmented music symbols and music notes are recognized by music note recognizing network and non-music note recognizing network. We proved correctness of proposed music recognition algorithm though experiments and analysis with various kind of musics.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.10
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• pp.1997-2003
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• 2009

Methods for effective musical score recognition and efficient editing of musical scores are demanded because functions of computers for researches on musical activities become more and more important parts in recent days. In the conventional methods for handling musical scores manually, there are weak points such as incorrect score symbols in input process and requirement of much time to adjust the incorrect symbols. And also there is another weak point that the scores edited by each application program can be remodified by a specific application program only. In this paper, we proposed a method for automatic musical score recognition of printed musical scores in order to make up for the weak points. In the proposed method, staffs in a scanned score image are eliminated by horizontal histogram, noises are removed by 4 directional edge tracking algorithm, and then musical score symbols are extracted by using Grassfire algorithm. The extracted symbols are recognized by hierarchical ART2 algorithm. In order to evaluate the performance of the proposed method, we used 100 musical scores for experiment. In the experiment, we verified that the proposed method using hierarchical ART2 algorithm is efficient.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.258-261
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• 2007

This paper presents techniques to recognize music using back propagation network, one of the neural network algorithms, and to preprocess technique for music image. Music symbols and music notes are segmented by preprocessing such as binarization, slope correction, staff line removing, etc. Segmented music symbols and music notes are recognized by music note recognizing network and non-music note recognizing network. We proved correctness of proposed music recognition algorithm through experiments and analysis with various kind of musics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.119-122
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• 2015

기타를 처음 접할 때 겪는 어려움은 크게 운지법과 곡에 대한 이해다. 연주자마다 곡의 연주 방법이 상이하기 때문에 한 곡에 대해서도 다양한 타브 악보가 존재한다. 이 논문은 타브 악보를 인식하여 연주를 수행하는 휴대 가능한 시스템 설계를 제안한다. 기 연구된 악보 인식은 5선 기반의 악보를 대상으로 하였으며 수평 히스토그램을 사용하여 5선을 제거 한 뒤 나타나는 기호들을 인식했다. 본 논문에서는 6선인 타브 악보 인식 및 연주 시스템을 휴대 기기에서도 사용 가능하게 설계하여 많은 연산 양이 요구되는 선 제거 과정을 거치지 않는다. 템플릿 매칭 기법으로 전체 악보에서 타브 악보의 영역을 탐색하고, 탐지된 영역 안에서 선의 시작점을 탐색한다. 선의 시작부터 끝까지 가상 블록을 사용하여 선에 존재하는 공백을 탐지하고, 공백의 분할을 이용해 프렛을 분할하며, 프렛 인식은 프로토타입 기반 분류기를 이용하여 97.0%의 인식률을 보였다.

• Digital Contents
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• no.12 s.127
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• pp.78-79
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• 2003

음악을 더 재미있게! 더 편리하게! 종이악보에도 디지털 바람이 불었다. 그리고 그 바람의 선두에는 뮤즈북 스코어(www.musebook.co.kr)가 있다. 뮤즈북 스코어는 최근 개발 된 태블릿 PC를 이용해 수만 장의 악보를 저장해 연주할 수 있는 프로그램으로 음악인식기술을 이용한‘음악인식 전자악보’이다. 피아노 악보대에 종이악보 대신 태블릿 PC를 올려놓고 하드디스크에 저장된 MusicXLM 전자악보들을 마음대로 불러서 사용하는 뮤즈북 스코어는 피아노를 연주 하면 태블릿 PC의 마이크로 소리를 듣고 분석해 자동으로 페이지를 넘겨준다. 사용자의 연주속도 가 빨라지거나 느려지더라도 현재 연주위치를 계 속 추적하기 때문에 사용자는 연주에만 집중할 수 있다.