As for the generally preferred sound sources used in the test, the sound of water and the birds chirping were highly valued. And they have found that preference of the subject is increased if background music which mixed well with the sound sources were provided together. On the other hand, the sound sources of low satisfaction were judged at be church bells, bell of Emile, and fulling cloth, which not mix well with interior landscaping. If the physical elements of interior landscaping were equally composed, it has found that the larger were a of water space is, the higher satisfaction more than other sound sources. Average satisfaction of background sound in interior landscaping classified according to the characteristics of space has found that satisfaction of the birds chirping and music in working space and satisfaction of water sound and music in commercial space were high. Women judged that satisfaction of the birds chirping and music in working space and satisfaction of water sound and music in commercial space whose values were the same with the average ones were high, while men judged that satisfaction of the song of birds and music in working and commercial space is high.
테크놀러지의 발전에 따른 대중매체의 발달은 다양한 콘텐츠의 개발을 활발하게 하고 있다. 그 중 음악콘텐츠는 이제 문화콘텐츠 전반으로 그 역할이 확대되어 그 시장 또한 빠른 속도로 성장하고 있다. 음악시장이 음반중심에서 디지털 음원시장으로 변화하면서 디지털 사운드콘텐츠의 창작, 유통, 마케팅의 방법이 달라지고 있으며 이렇듯 음악 산업 환경이 역동적으로 변화하며 음악산업 패러다임 변화를 요구하기에 이르렀다. 본 연구에서는 이러한 시대적 변화에 따른 국가적 정책과 지완 법률의 개정, 국민적 인식 둥 음악 산업을 발전시키기 위해 진행되고 있는 사항들을 고찰하고 앞으로의 나아갈 방향을 제시하고자 하는데 의의가 있다.
In this paper, a target signal detection method using multiple signal classification (MUSIC) algorithm is proposed. The MUSIC algorithm is a subspace-based direction of arrival (DOA) estimation method. Using the inverse of the eigenvalue-weighted eigen spectra, the algorithm detects the DOAs of multiple sources. To apply the algorithm in target signal detection for GSC-based beamforming, we utilize its spectral response for the DOA of the target source in noisy conditions. The performance of the proposed target signal detection method is compared with those of the normalized cross-correlation (NCC), the fixed beamforming, and the power ratio method. Experimental results show that the proposed algorithm significantly outperforms the conventional ones in receiver operating characteristics (ROC) curves.
In this paper, we propose an analysis of the sound source of virtual orchestral music in detail by using the production technology of sampling and playback, and technical experiments and verification for the most advanced Hollywood Library series of timbre and the timbre production and control technology of Vienna instrument Pro and other softwares, to find their solutions and come up with the best timbre production method for orchestral music from the perspective of the specific design ideas of the productions of virtual orchestral instruments. The so-called virtual orchestral instruments are non-real orchestral instruments, which are based on the imitation of timbre of real orchestral instruments, processed and synthesized through the scientific and technological means, and produced by the use of electronic equipments or computers. The study of virtual timbre production technology is very important, and it is like the study of composers' creative techniques. Not only scientific and advanced timbre production methods can be obtained from the study, but also new ways of future timbre production are expected to be explored.
Music brings pleasure and relaxation to people. Therefore, it is necessary to classify musical genres based on scenes. Identifying favorite musical genres from massive music data is a time-consuming and laborious task. Recent studies have suggested that machine learning algorithms are effective in distinguishing between various musical genres. However, meeting the actual requirements in terms of accuracy or timeliness is challenging. In this study, a hybrid machine learning model that combines a deep residual auto-encoder (DRAE) and support vector machine (SVM) for musical genre recognition was proposed. Eight manually extracted features from the Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) were employed in the preprocessing stage as the hybrid music data source. During the training stage, DRAE was employed to extract feature maps, which were then used as input for the SVM classifier. The experimental results indicated that this method achieved a 91.54% F1-score and 91.58% top-1 accuracy, outperforming existing approaches. This novel approach leverages deep architecture and conventional machine learning algorithms and provides a new horizon for musical genre classification tasks.
기존의 국악원 설계에 있어서 국악음원의 음향 방사 특성을 고려하지 않아, 공연장의 음향목표설정 및 음향조정에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 대표적인 국악 음원인 가야금 (현악기), 장고 (타악기), 대금 (관악기), 판소리 창 (성악) 등 4종에 대한 음향 방사 특성을 상세히 측정하여, 그 결과의 적용성을 살펴보았다. 음원을 반무향실의 중앙에 위치시키고, 매 10° 간격으로 음압 레벨을 측정함으로써 지향성을 파악하였다. 측정 결과, 가야금의 경우에는 주파수가 증가함에 따라 무지향성으로부터 지엽이 많아지는 형태로 순차적으로 지향성이 변하였다. 대금의 주요 방사방향은 위쪽이었고, 장고는 저주파수에서 왼쪽 지향성이 오른쪽보다 더 크게 나타난다. 창의 경우에는 주파수가 증가함에 따라 뒤쪽으로는 소리가 거의 전파되지 않는 지향성을 나타낸다. 측정된 국악음원의 지향성을 이용하여 건설중인 부산국립 국악원의 음향 인자들을 예측하였다. 대표적인 두 수음점 들에서 잔향시간, 음압 레벨, C80, LF, STI와 같은 주요 건축 음향 인자들이 음선 추적 기법에 의해 계산되었으며, 무지향성 음원과 국악 음원을 사용하였을 때 음향 인자들 사이에 큰 차이를 보였다. 본 연구에서 제시된 데이터와 설계 방법론 등은 향후 국악원의 설계에 있어서 기본적인 자료로 활용될 수 있다고 사료된다.
본 논문은 선형 선배열에서 Matrix Pencil(MP) 기법을 이용해 별도의 탐색과정 없이 근거리 음원의 방위를 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 선형 선배열에서 근거리 음원이 가지는 대칭성을 이용하여 조향 벡터를 거리 독립적인 항으로 변화 시킨 후 MP 기법을 적용한다. 각 음원의 거리는 앞서 추정된 방위 정보를 이용하여 음원 수만큼의 1차원 MUSIC 기법을 적용하여 추정된다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 성능 검증을 하였다.
An algorithm is presented for estimating the 3-D location (i.e., azimuth angle, elevation angle, and range) of multiple sources with a uniform circular array (UCA) consisting of an even number of sensors. Recently the rank reduction (RARE) algorithm for partly-calibrated sensor arrays was developed. This algorithm is applicable to sensor arrays consisting of several identically oriented and calibrated linear subarrays. Assuming that a UCA consists of M sensors, it can be divided into M/2 identical linear subarrays composed of two facing sensors. Based on the structure of the subarrays, the steering vectors are decomposed into two parts: range-independent 2-D direction-of-arrival (DOA) parameters, and range-relevant 3-D location parameters. Using this property we can estimate range-independent 2-D DOAs by using the RARE algorithm. Once the 2-D DOAs are available, range estimation can be obtained for each source by defining the 1-D MUSIC spectrum. Despite its low computational complexity, the proposed algorithm can provide an estimation performance almost comparable to that of the 3-D MUSIC benchmark estimator.
The aim of this article is to argue that rhythm of janggu may have meaningful effects as a form of vitality for the elderly. Janggu is the most popular and soft pitched instrument in the percussion family in Korean music. It is warm and soft makes very deep and exquisite sounds. Janggu is a source of Korean national pride because of unique, manifestation of yin-yang five-elements represented in Korean music. The meaning and influence of rhythm in human is in essence and natural. This style paper is a course of happy life and a basic step toward in the world. Music therapy has been employed as a therapeutic intervention to facilitate healing across a many of clinical populations. A cheerful rhythm of janggu promotes the vitality of the elderly. This joining has contributed to the vitality, health improvement and the whole body for the elderly. Instead of visiting hospital, they sit in front of the janggu what could be better than a daily dose of exercise. Therefore, the author thinks this might help them forget their anxieties, this very moment, janggu music rhythm therapy lays the foundation of a more vital lifestyle.
The U.S. music market is a lucrative market for many foreign musicians due to its sheer size and it continues to play a leading role in the world music industry. However, it is a challenge to gain entry into that market and an even greater challenge to achieve success and fame within it. In fact, changes in the media paradigm have allowed for musicians to be able to independently produce their own songs and promote them globally. Some scholars address that the media paradigm shifting from traditional outlets to new outlets gives a chance to bypass traditional gatekeepers when entering the U.S. music market. Based on this scenario, this article examined two songs from Korean singer, Psy: Gangnam Style and Gentleman as a single case study. Utilizing Google Trends as a source of information, this study examined how each song's recognition among American music fans was different based on radio spins on Top 40 commercial radio stations. This article sheds new light on radio, which has been neglected due to the media paradigm shift, and presents how radio programmers are part of a complicated gatekeeping process which ultimately decides which songs are to gain popularity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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