• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1208-1222
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• 2024

Music resources are characterized by quantization, diversification and complication. With the rapid increase of the demand for music resources, the storage of music resources is very large. In order to improve the retrieval effect of music resources, a massive music resources retrieval method based on ant colony algorithm is proposed to effectively use music resources. This paper constructs autocorrelation function to extract pitch feature of music resource, classifies the music resource information by calculating feature similarity. Using ant colony algorithm to correlate the feature of music resource, gain the result of correlative, locate the result of detection and get the result of multi-module. Simulation results show that the proposed method has high precision and recall, short retrieval time and can effectively retrieve massive music resources.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.115-121
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• 2022

본 논문에서는 음악 청취 시에 나타나는 뇌파 특징을 이용하여 사용자 감정에 따른 음악 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 뇌파 신호로부터 추출한 감정별 뇌파 특징과 음악신호에서 추출한 청각적 특징 간의 관계를 회귀 심층신경망을 통해 학습한다. 실제 적용 시에는 이러한 회귀모델을 기반으로 제안된 시스템은 입력되는 음악의 청각 특성에 매핑된 뇌파 신호 특징을 자동으로 생성하고, 이 특징을 주의집중 기반의 심층신경망에 적용함으로써 음악을 자동으로 분류한다. 실험결과는 제안된 자동 음악분류 프레임 워크의 음악 분류 정확도를 제시한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.159-165
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• 2015

The need for the recognition of music emotion has become apparent in many music information retrieval applications. In addition to the large pool of techniques that have already been developed in machine learning and data mining, various emerging applications have led to a wealth of newly proposed techniques. In the music information retrieval community, many studies and applications have concentrated on tag-based music recommendation. The limitation of music emotion tags is the ambiguity caused by a single music tag covering too many subcategories. To overcome this, multiple tags can be used simultaneously to specify music clips more precisely. In this paper, we propose a novel technique to rank the proper tag combinations based on the acoustic similarity of music clips.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.250-252
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• 2001

With the growth in computer and network technologies, some content-based music retrieval systems have been developed. However, their retrieval efficiency does not satisfy user's requirement yet. Of course users hope to have a more efficient and higher precision for music retrieval. In this paper so for these reasons, we Propose an efficient content-based music retrieval algorithm using melodies represented as music sequences. From the experimental result, it is shown that the proposed algorithm has higher exact rate than the related algorithms.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권3호
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• pp.192-195
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• 2008

People have tendency of forgetting music title, though they easily remember particular part of music. If a music search system can find the title through a part of melody, this will provide very convenient interface to users. In this paper, we propose an algorithm that enables this type of search using feature transformation function. The original music is transformed to new feature information with sequential melodies. When a melody that is a part of search music is given to the system, the music retrieval system searches the music similar to the feature information of the melody. Moreover, this transformation function can be easily extended to various music recognition systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.77-90
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• 2014

과거 작곡가들은 피아노, 바이올린, 기타, 플롯, 드럼과 같은 고전적 악기나 일반적인 도구들을 이용하여 작곡하였다. 그러나 디지털 기술의 발전으로 많은 소프트웨어 응용 프로그램이 개발되었으며 이제 음악가들은 개인용 컴퓨터를 이용하여 곡들을 제작할 수 있게 되었다. NIFF, SMDL, 그리고 MIDI와 같은 다양한 악보 표현 형식이 제안되었으나 MIDI 형식이 성공적으로 사용되어 왔다. 최근에는 MusicXML 형식이 컴퓨터 음악을 표현하는 사실상 표준으로 부상하였다. 본 논문에서는 MusicXML 형식의 구조에 대한 개요를 기술하고 C# 언어로 MusicXML 기반 악보 편집 소프트웨어를 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 악보 편집 소프트웨어를를 구현함으로써 구현의 효율성을 보였으며 활용 가능성을 확인하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제20권2호
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• pp.33-60
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• 2023

본 연구는 국외 파킨슨병 환자의 신체 재활을 위해 음악을 사용한 중재 연구의 연구 특성을 분석 및 고찰한 연구로 최근 20년간 진행된 연구 중 24편의 중재연구를 음악사용 수준에 따라 분류하여 요약 제시하였다. 분석된 연구 내용을 통해 파킨슨병 환자의 운동 산출 시 움직임의 시작 및 종료와 관련된 타이밍 문제를 개선할 수 있는 음악 요소가 무엇인지에 대해 고찰하였다. 분석 결과, 신체 기능의 변화를 유도하기 위해 제공한 음악사용 수준의 차이에 따라 음악 기반 중재연구(music-based intervention) 6편과 리듬기반 중재연구(rhythm-based intervention) 18편으로 나타났다. 이처럼 음악 수준에 따른 연구 특성을 고찰 후 음악사용의 공통 요소인 '리듬'이 대상자의 문제 개선에 적합한 중재 요소였음을 결론 도출하였다. 또한 연구자의 특성이 음악 요소의 활용 범위 및 음악사용의 정도와 관련이 있으며, 이것이 중재 효과의 다양성과 관련이 있다고 제시하였다. 따라서 본 연구는 실제 임상 환경에서 파킨슨병 환자를 포함하여 다양한 신체기능 문제 개선을 위한 신체 재활 중재에 적용이 가능한 음악사용의 근거를 학술적으로 제시하는 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.286-291
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• 2020

본 논문에서는 템포 기반의 음악 분류와 센서 기반의 인간 행동 인식을 통한 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 템포 기반의 음악 분류를 통해 음악 파일을 색인하고, 인식된 행동에 따라 적합한 음악을 추천한다. 정확한 음악 분류를 위해 변조 스펙트럼 기반의 동적 분류기와 멜 스펙트로그램 기반의 시퀀스 분류기가 함께 사용된다. 또한, 간단한 스마트폰 가속도계, 자이로스코프 센서 데이터가 심층 스파이킹 신경망에 적용되어 행동 인식 성능을 향상시킨다. 마지막으로 인식된 행동과 색인된 음악 파일의 관계를 고려한 매핑 테이블을 통해 음악 추천이 수행된다. 실험 결과는 제안된 시스템이 음악 플레이어가 있는 실제 모바일 장치에 사용하기에 적합하다는 것을 보여준다.