• 제목/요약/키워드: Music Analysis

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음악정서인식에 대한 탐색 연구: 음악인지유형 중심으로 (An explorative study on the perceived emotion of music: according to cognitive styles of music listening)

  • 최진희;정현주
    • 한국음향학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.290-296
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    • 2021
  • 본 연구에서는 감상자들의 음악인지유형에 따른 음악정서인식 차이를 살펴보고자 하였다. 음악 관련 전공대학원생 91명에게 두 가지 음악(안정적 음악과 자극적 음악)을 제시하고, 각 음악에서 인식된 각성 수준, 정서가 및 해당 반응에 기여한 음악요소를 표기하게 하였다. 연구참여자들의 음악인지유형은 ME-MS척도(Music Empathizing-Music Systemizing Inventory, ME-MS Inventory)를 통해 확인하였으며, 자료분석 시 기술통계, 대응표본 t검정, 분산분석, 다변량분석 및 Pearson 상관분석을 실시하였다. 연구 결과 참여자들은 음악인지유형과 무관하게 공통된 음악정서를 인식하면서도, 해당 반응에 기여한 음악요소는 음악인지유형별로 상이한 것으로 나타났다.

유아교사의 음악에 대한 태도와 감성리더십이 음악교수효능감에 미치는 영향 (The Effect of Early Childhood Teachers' Music Attitude and Emotional Leadership on Music Teaching Efficacy)

  • 이미숙;조성연
    • 한국보육지원학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.125-144
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    • 2019
  • Objective: The purpose of this study was to examine the effects of early childhood teachers' music attitude and emotional leadership on their music teaching efficacy in the music education. Methods: 301 early childhood teachers answered the music attitude scale, music teaching efficacy belief instrument, emotional leadership scale, and questionnaire for socio-demographic characteristics and music experiences. Data were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson's productive correlation analysis and hierarchical regression analysis. Results: First, early childhood teachers had a higher music teaching efficacy in case of at least 10 years of teaching experiences period, having a post-graduate degree, having a music training experience, enjoying learning musical instruments and singing and listening to music during regular music lessons, and having a long music training experience. Similar results were derived from the subfactors of music teaching efficacy. Second, there were positive correlations(r=.172-.659, p < .001) in the total and subfactors scores among early childhood teachers' music attitude, emotional leadership, and music teaching efficacy. Lastly, early childhood teachers' music attitude and their emotional leadership were explained at 39~52 percent for their music teaching efficacy. Conclusion/Implications: This study suggests that it is important for early childhood teachers' perception of their belief, knowledge and feeling about music education.

A Comparative Analysis of Music Similarity Measures in Music Information Retrieval Systems

  • Gurjar, Kuldeep;Moon, Yang-Sae
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제14권1호
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    • pp.32-55
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    • 2018
  • The digitization of music has seen a considerable increase in audience size from a few localized listeners to a wider range of global listeners. At the same time, the digitization brings the challenge of smoothly retrieving music from large databases. To deal with this challenge, many systems which support the smooth retrieval of musical data have been developed. At the computational level, a query music piece is compared with the rest of the music pieces in the database. These systems, music information retrieval (MIR systems), work for various applications such as general music retrieval, plagiarism detection, music recommendation, and musicology. This paper mainly addresses two parts of the MIR research area. First, it presents a general overview of MIR, which will examine the history of MIR, the functionality of MIR, application areas of MIR, and the components of MIR. Second, we will investigate music similarity measurement methods, where we provide a comparative analysis of state of the art methods. The scope of this paper focuses on comparative analysis of the accuracy and efficiency of a few key MIR systems. These analyses help in understanding the current and future challenges associated with the field of MIR systems and music similarity measures.

ICA와 DNN을 이용한 방송 드라마 콘텐츠에서 음악구간 검출 성능 (Performance of music section detection in broadcast drama contents using independent component analysis and deep neural networks)

  • 허운행;장병용;조현호;김정현;권오욱
    • 말소리와 음성과학
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    • 제10권3호
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    • pp.19-29
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    • 2018
  • We propose to use independent component analysis (ICA) and deep neural network (DNN) to detect music sections in broadcast drama contents. Drama contents mainly comprise silence, noise, speech, music, and mixed (speech+music) sections. The silence section is detected by signal activity detection. To detect the music section, we train noise, speech, music, and mixed models with DNN. In computer experiments, we used the MUSAN corpus for training the acoustic model, and conducted an experiment using 3 hours' worth of Korean drama contents. As the mixed section includes music signals, it was regarded as a music section. The segmentation error rate (SER) of music section detection was observed to be 19.0%. In addition, when stereo mixed signals were separated into music signals using ICA, the SER was reduced to 11.8%.

음악과 음성 판별을 위한 웨이브렛 영역에서의 특징 파라미터 (Feature Parameter Extraction and Analysis in the Wavelet Domain for Discrimination of Music and Speech)

  • 김정민;배건성
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제61호
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    • pp.63-74
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    • 2007
  • Discrimination of music and speech from the multimedia signal is an important task in audio coding and broadcast monitoring systems. This paper deals with the problem of feature parameter extraction for discrimination of music and speech. The wavelet transform is a multi-resolution analysis method that is useful for analysis of temporal and spectral properties of non-stationary signals such as speech and audio signals. We propose new feature parameters extracted from the wavelet transformed signal for discrimination of music and speech. First, wavelet coefficients are obtained on the frame-by-frame basis. The analysis frame size is set to 20 ms. A parameter $E_{sum}$ is then defined by adding the difference of magnitude between adjacent wavelet coefficients in each scale. The maximum and minimum values of $E_{sum}$ for period of 2 seconds, which corresponds to the discrimination duration, are used as feature parameters for discrimination of music and speech. To evaluate the performance of the proposed feature parameters for music and speech discrimination, the accuracy of music and speech discrimination is measured for various types of music and speech signals. In the experiment every 2-second data is discriminated as music or speech, and about 93% of music and speech segments have been successfully detected.

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음악 표절 분석을 위한 디지털 음악 요소에 대한 연구 (A Study of Digital Music Element for Music Plagiarism Analysis)

  • 신미해;조진완;이혜승;김영철
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권8호
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    • pp.43-52
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    • 2013
  • 본 연구는 서로 다른 두 음원에 대한 표절 여부를 분석하기 위한 음악 요소에 대해서 연구한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 음원 분석을 위해서 디지털 음악 요소에 대해서 알아보고, 이 음악 요소를 컴파일러 기법을 활용하여 어떻게 표절 분석에 이용할 것인지 살펴본다. 또한 복잡한 미디 음악 데이터를 간단하게 처리 할 수 있도록 지원하는 오픈소스 자바 API인 JFugue를 활용한다. 따라서 본 논문에서는 JFugue에서 지원하는 포맷인 뮤직스트링 (MusicString)을 이용하여 음악 표절 분석 시스템을 설계하고 음악 표절 분석을 효율적으로 처리하기 위하여 뮤직스트링 문법 처리 요소를 살펴보고 추상구문트리(AST)를 구축하는 하고자 한다. 따라서 본 논문은 지금까지 감성적이고 주관적으로 평가해왔던 두 음원의 표절 분석을 시스템적으로 구축하기 위한 첫걸음이 될 것이며, 이 연구가 잘 활용된다면 차후에 두 음원의 표절 여부를 시스템적으로 정형화할 수 있다는 점에 큰 의의를 둘 수 있다고 판단된다.

A Study on the Sentiment Analysis of Contemporary Pop Musicians and Classical Music Composers

  • Park, Youngjoo
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제10권3호
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    • pp.352-359
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    • 2022
  • The study examined a sentiment analysis based on Tweeter messages between contemporary pop musicians and classical music composers. Musicians of each genre were carefully selected for the sentiment analysis. Many opinion messages on Tweets that users have discussed were collected, and the messages were evaluated by using Naïve Bayes Classifier. The results demonstrated that users showed high positive sentiments for the two different genres. However, on average, the positive sentiment values for classical music composers are higher than for contemporary pop musicians. In addition, the rankings of the highest positive sentiments among contemporary pop musicians and classical music composers did not coincide with the popularity of the two different genres of musicians. This study will contribute to the study of future sentimental analysis between music and musicians.

PC게임 장르에 따른 게임 테마음악의 위치화 연구 : 음악종류, 음악의 구조적 요소, 이미지를 중심으로 (A Study on the Location of Game-themed Music by PC Game Genre : Focusing on types of music, structural elements of music, and images)

  • 박관익;황경호;이형석
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.75-90
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 PC게임을 구성하는 주요한 요소 중 하나인 음악의 기능적 역할을 알아보는데 있다. 이를 위해 PC 게임의 장르별 테마음악을 분석 유목을 통해 구분한 후 다중 대응일치분석을 사용하여 '음악종류', '음악의 구조적 요소', '이미지' 간의 거리를 시각적으로 위치화하여 변인간의 관련성을 분석하였다. 그 결과 게임 장르별 음악의 종류와, 음악의 구조적 요소, 이미지의 특성별 공간의 위치적 차이가 있음을 확인하였다.

시계열 군집분석을 통한 디지털 음원의 순위 변화 패턴 분류 (Derivation of Digital Music's Ranking Change Through Time Series Clustering)

  • 유인진;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.171-191
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    • 2020
  • 본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

Research on the Factors Affecting the Willingness to Pay for Digital Music

  • Zhou, Yan
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.81-88
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    • 2019
  • Based on the theory of planned behavior and the theory of legal deterrence, this study takes consumers' willingness to pay for digital music as the research object, investigates the consumers who have digital music consumption channels and behaviors, and discusses the willingness of consumers to pay for digital music and its influencing factors. The study attempts to achieve the following research purposes: First, explore the influencing factors of willingness to pay for digital music using domestic and foreign literature research and related content analysis. Second, we want to examine the effect of Attitude, Collective Specifications, Quality Sensitivity and Music affinity on willingness to pay. Third, Legal deterrence and resource availability tries to verify whether there is a moderating effect between Attitude, Collective Specifications, Quality Sensitivity and Music affinity and willingness to pay. The research data was collected in 2019 between April 6th to May 8th. Questionnaires were randomly distributed in fixed places, mainly in Hubei Province, China. A total of 393 questionnaires were selected for data analysis. Based on the previous theoretical review and empirical analysis, the study draws the following conclusions: Firstly, attitude, collective specifications, quality sensitivity and music affinity have an impact on the willingness to pay. Second, Legal deterrence has a regulatory effect on the relationship among quality sensitivity, musical affinity and the willingness to pay. Last the resource availability has a significant impact on the willingness to pay. It also has a regulatory effect on the relationship among quality sensitivity, music affinity and the willingness to pay.