최근 활발해진 여러 유형의 생활 문화 축제에서나 음악 스트리밍 방송과 같은 서비스에서 멈춤없이 계속적으로 음악을 재생할 수 있도록 여러 음악을 조화롭게 혼합하는 믹싱(Mixing) 기술을 담당하는 DJ(Disc-Jockey)의 역할이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 DJ 믹싱 기능을 자동화할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 우선, 여러 음악이 가지는 구조를 분석하여 믹싱에 적합한 음악 부분을 검출한다. 또한 음악 믹싱에 필요한 요소인 템포 분석과 비트 매칭(Beat matching)을 자동화하고, Easy Mix System 을 적용하여 해당 음악에 적합한 다른 음악을 찾아 조화로운 키를 가지게 함으로써 보다 자연스러운 믹싱이 가능하도록 한다.
음원의 디지털화와 다양한 디지털 기기의 보급으로 인해 사용자는 더욱 쉽게 많은 양의 음악을 접할 수 있게 되었다. 많은 양의 음원중에서 사용자 개개인의 성향에 맞는 음악을 검색하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 감성기반 음악검색방법에서 다차원 벡터 형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한 쌍의 대립되는 감성을 대표하는 음악들의 유사성을 다차원 서술자의 관점에서 측정한다. 그리고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정하는데 사용한다. 이 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하여 감성기반 음악검색에 이용된다.
음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.
음악 소비행태가 온라인으로 변화하면서 온라인 음악 플랫폼들이 등장하기 시작한지 오래다. 사람들이 인기 음악이나 인기 뮤지션의 음악 등 추천 정보 제공을 선호하게 되면서 온라인 음악 플랫폼의 차트를 이용하기도 하고, 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 정보를 공유하기도 한다. 온라인 음악 순위 차트는 조금씩 차이가 있으며, 그 이유 중 하나는 플랫폼마다 보유하고 있는 회원들의 특성이 다르기 때문이라고 볼 수 있다. 한편, SNS 이용자의 특성을 지닌 음악 차트 순위가 필요하고 이와 관련하여 각 온라인 음악 플랫폼의 차트들을 종합하려는 시도가 있어왔다. 더불어 음악적 특성을 SNS와 연결 지어 연구하는 관련 논문 역시 계속 등장하고 있다. 본 연구에서는 국내의 다양한 SNS중 트위터 이용자들의 음악적 특성을 분석하고 기존의 음악 플랫폼의 순위차트와 트위터의 해시태그라는 기능을 통해 SNS 이용자들이 공통적으로 선호하는 음악 기반의 국내 인기 음악 차트 순위를 개발하고 그 순위의 특성을 분석하여 기존의 온라인 음악 순위 차트, 공영방송사 음악 순위 차트와의 결과를 비교 연구한다.
최근 정신지체아들을 위한 음악교육의 중요성이 크게 부각되고 있으나 그들의 인지적 정의적 결함으로 인해 종래의 일반적인 음악수업 방식만으로는 음악 인지를 발달시키는 학습을 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 MMCP (Manhattanville Music Curriculum Program)이론에 근거한 정신지체아의 음악인지능력 (음악 동일성, 음악 유목화, 음악 서열화)을 향상시키기 위한 컨텐츠를 설계하였다. MMCP 이론은 음악의 본질을 이해시키며 특징음악 (18~19C의 음악) 만을 취급하는 음악이 아닌 모든 민족의 음악문화를 이해하고 포함하는 보다 포괄적인 음악교육이다. 본 시스템으로 기대할 수 있는 효과로는 첫째, 정신지체장애인의 음악적 인지 발달 뿐 아니라 인지적, 신체적, 사회적, 정서적 발달을 고양시킬 수 있다. 둘째, 정신지체장애인을 위한 개별화 음악교육이 가능하다. 셋째, 능동적이고 상호작용적인 음악교육이 가능하다.
인터넷 환경의 대중화와 디지털 음원의 기하급수적인 증가에 따라, 음악을 시그널 레벨에서 직접 분석하여 분류하거나 의미정보를 추출하는 음악분석 및 검색 기술의 상용화에 대한 요구가 늘어나고 있다. Music Information Retrieval Evaluation eXchange(MIREX)는 음악 검색(Music Information Retrieval) 시스템과 알고리즘들의 평가를 위해 매년 개최되는 평가 대회이다. MIREX는 매년 정기적으로 대회 및 회의를 개최하면서 음악 분석 기술에 대한 관심도와 최신 기술동향 등을 보여주고 있다. 따라서, 음악 기술의 MIREX의 배경, 구성 및 현황 등을 살펴보면서 전 세계 음악분석 기술의 현황을 파악해 볼 수 있다. MIREX에 대한 소개와 MIREX에서 운영하는 task들의 현황을 설명하고, 이를 통하여 음악 분석 기술의 동향과 전망을 짚어본다.
최근 들어, 사용자의 선호도를 고려한 음악추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 음악 추천 시스템은 사용자가 들었던 곡을 분석하여 유사한 노래를 추천하는 시스템을 사용하여 비슷한 성향에서 벗어나지 못한 추천으로 다양한 사용자의 선호도를 만족시키는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 개인 정보인 성별, 나이, 지역, 계절, 장르에 가중치를 활용하여 각각의 개인에 가장 알맞은 음악 추천 시스템을 설계하고 구현한다.
스마트 공간은 사용자의 간섭을 최소화하면서, 사용자의 패턴. 상태, 위치등을 파악하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 환경이다. 스마트 공간에서 개인화된 정보를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 개인화된 정보를 묵시적으로 추출할 수 있도록 모델링 해야 하며, 한 공간에서 다수의 사용자가 있을 경우에 발생할 수 있는 선호도의 충돌을 해소할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 스카트 공간에서 음악에 대한 개인화된 정보를 추출하여 음악 서비스를 제공하는 MOUSAI 시스템을 제안하였다. MOUSAI 시스템은 한 공간에서 여러 사람이 있을 경우, 발생할 수 있는 사용자들간의 취향의 차이를 조절하여 다수의 사용자가 만족할 수 있는 음악을 선곡하여 준다 또한, 환경적 요인인 시간과 장소. 사용자의 음악에 대한 성향을 고려하여 좀 더 정확한 추천을 할 수 있도록 한다.
본 연구에서는 음악 데이터 베이스에서 노래의 특정 구간과 가장 유사한 구간을 검색하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 음악을 다차원 시계열 데이터로 간주하고, 음악의 조성 차이 및 템포(tempo) 차이를 고려한 음악의 유사도 계산 방법을 사용한다. 유사도 계산의 전처리 단계에서 조성 차이를 보정하고, 비트(beat)를 검출하며, 추출된 크로마그램(chromagram)을 검출된 비트와 동기화 하여 평균한다. 이후, 동적 시간 왜곡(DTW; dynamic time warping)을 사용하여 두 구간사이의 유사도를 계산한 후 계산된 유사도 순서로 정렬된 검색 결과를 출력한다. 사용자는 제안된 시스템을 사용하여 선택 구간 유사도 검색과 자동 유사 검색 결과로 도출된 구간 쌍을 검토하여 유사 구간을 보다 쉽게 찾을 수 있다.
본 논문에서는 스마트 스피커 환경에서 음악 재생 발화의 오류를 교정하는 음악 재생 발화 교정 모델을 제안한다. 음악 재생 발화에서 발생하는 다양한 오류 유형을 살펴보고, 음악 재생 발화 교정 모델에 대해 소개한다. 해당 모델은 후보 생성 모델과 교정 판별 모델로 이루어져 있다. 후보 생성 모델은 정답 후보들을 생성하고, 교정 판별 모델은 Random Forest를 사용하여 교정 여부를 판별한다. 제안하는 방법으로 음악 재생 발화에서 실제 사용자 만족도를 높일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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