In this paper, in order to protect music copyrights, we propose a music identification system which is scalable to the number of pieces of registered music and robust to signal-level variations of registered music. For its implementation, we define the new concepts of 'music word' and 'music phoneme' as recognition units to construct 'music acoustic models'. Then, with these concepts, we apply the HMM-based framework used in continuous speech recognition to identify the music. Each music file is transformed to a sequence of 39-dimensional vectors. This sequence of vectors is represented as ordered states with Gaussian mixtures. These ordered states are trained using Baum-Welch re-estimation method. Music files with a suspicious copyright are also transformed to a sequence of vectors. Then, the most probable music file is identified using Viterbi algorithm through the music identification network. We implemented a music identification system for 1,000 MP3 music files and tested this system with variations in terms of MP3 bit rate and music speed rate. Our proposed music identification system demonstrates robust performance to signal variations. In addition, scalability of this system is independent of the number of registered music files, since our system is based on HMM method.
With the development of the Internet and smartphones, digital sound sources are easily accessible, and accordingly, interest in music search and recommendation is increasing. As a method of recommending music, research using melodies such as pitch, tempo, and beat to classify genres or emotions is being conducted. However, since lyrics are becoming one of the means of expressing human emotions in music, the role of the lyrics is increasing, so a study of emotion classification based on lyrics is needed. Therefore, in this thesis, we analyze the emotions of the farewell lyrics in order to subdivide the farewell emotions based on the lyrics. After constructing an emotion dictionary by vectoriziong the similarity between words appearing in the parting lyrics through Word2Vec learning, we propose a method of classifying parting lyrics emotions using Word2Vec and LSTM, which classify lyrics by similar emotions by learning lyrics using LSTM.
The purpose of this study was to investigate the effect of vocal and instrumental background music on a verbal memorizing task. Participants were 30 undergraduate and graduate students and were randomly divided into two groups. All participants in both groups took a pretest and a posttest to examine the improvement of the memorization. Background music was inserted during the memorization task. Subjects in Group A listened to a vocal recording whereas Group B listened to the same music except with a cello playing the melody of the vocal part. All participants were asked to take the posttest to examine the improvement of their knowledge after the memorization. The t-test was used to compare the two groups. Results indicated that Group A(8.93) exhibited higher mean scores than Group B(7.46) but there were no significant differences t(28) = 1.38, p < .05. This study implies that lyrics does not distract word memorization and background music does not influence cognition directly.
When retrieving music with folksonomy tags, internal use of numeric tags (AV tags: tags consisting of Arousal and Valence values ) instead of word tags can partially solve the problem posed by synonyms. However, the two predecessor tasks should be done correctly; the first task is to map word tags to their numeric tags; the second is to get numeric tags of the music pieces to be retrieved. The first task is verified through our prior study and thus, in this paper, its significance is seen for the second task. To this end, we propose the music mapping table defining the relation between AV values and music and ANOVA tests are performed for analysis. The result shows that the arousal values and valence values of music have different distributions for 12 mood tags with or without synonymy and that their type I error values are P<0.001. Consequently, it is checked that the distribution of AV values is different according to music mood.
The purpose of this article is to discuss that ajaeng sanjo music playing (ASMP) can change a person's life. Ajaeng is often called a Korean cello and is the largest and lowest-pitched instrument in the string instrument family in Korean music. From far away it has a deep, low sound. Its low sound adds to its comfort and peace. Listening to a low tone music can help you calm down and heart-easing. As soon as he listened ajaeng sanjo music he felt that low sound is mildly under his patronage. He felt much more interesting energy and vitality about our minds and bodies are in ajaeng sanjo music. He could immerse himself in playing ajaeng sanjo music (ASMP) for several years. The Korean music, tune is one of expression, meaning it is inseparable from the feeling. Many studies show that low tone music not only activates brain power, but soothes minds. Music always stood by him during difficult times. In a word, ASMP leads him to change of life and music is the language of emotion to him.
This research studied the effects of music experiences on the language development of toddlers in the day care setting. Subjects were 44(23 experimental group; 21 control group) 29- to 42-month-old children. The experimental group experienced 10 weeks of music activities, including musical sense, singing, listening, playing instruments, improvisation, finger plays, movement, simple games, word-sound music games and music routines. Language development was tested by the Preschool Receptive-Expressive Language Scale(Kim et al. 2003). Significant differences were found in the receptive language development of 30- to 36-month-old and in the expressive language development of 36- to 42-month-old toddlers, respectively.
Most recent web search engines perform effective keyword-based multimedia contents retrieval by investigating keywords associated with multimedia contents on the Web and comparing them with query keywords. On the other hand, most music and compilation albums provide professional artwork as cover art that will be displayed when the music is played. If the cover art is not available, then the music player just displays some dummy or random images, but this has been a source of dissatisfaction. In this paper, in order to automatically create cover art that is matched with music contents, we propose a music album cover art creation scheme based on music contents analysis and result synthesis. We first (i) analyze music contents and their lyrics and extract representative keywords, (ii) expand the keywords using WordNet and generate various queries, (iii) retrieve related images from the Web using those queries, and finally (iv) synthesize them according to the user preference for album cover art. To show the effectiveness of our scheme, we developed a prototype system and reported some results.
Most of all popular music is made by genre and specification of music according to age group. Generally Young people of $10{\sim}20$ ages like dance and techno, But old people over 40 age like trot. In this paper, we analyzed characteristic of music which people preferred by an age group. Without relevance with age, we could confirm the factor of music which popular in all age group by analyzing. The common factor of music all of age group liked are slow word, fast beat, repeated and simple melody, and characteristic of frequency in affluent middle tone.
The aim of this article is to argue that a valuable tool to calm impatience is to listen to Sijo. The author seeks to argue that the best way to calm impatience is to listen to Sijo. Sijo refers to a slow and mellow music in the family of Han Ak (Korean music, 韓樂). The term slow is a revered keyword in our culture. "Slow" is a blank word in Han Ak (Korean music, 韓樂). The soul of Wol-ha Kim's Sijo is a beauty of space and easiness. Therefore, her voice will help relax the muscles of the listener and calm the soul. It is akin to the struggles of modern people competing for something excessively but ending up with nothing. We often find that gentle jogging is better than sprinting. Slow music is thus good for one's health. For example, we know that our skin can become beautiful and that real beauty can be obtained only when the body and mind are at rest and in comfort. Physical appearance depends on a healthy mind and body. The author believes that Sijo for music therapy is good for our mental health. If its effectiveness is confirmed after performing tests on animals and humans in an experimental study, we can use this type of music to treat patients with psychological illnesses.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.53-54
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2015
Optical music recognition (OMR) systems have been developed in recent years. However, chord symbols that play a role in a music sheet have been still disregarded. Therefore, we aimed to develop a proper approach to recognize these chord symbols. First, we divide the image of chord symbol into small segments in horizontal by a method based on vertical projection. Then, the optimal combination of these segments is found by using a lexicon-driven word scoring technique and a nearest neighbor classifier. The word that corresponds to the optimal combination is the result of recognition. The experiment gives an impressive result with accuracy 97.32%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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