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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최진솔 (광운대학교) 김경철 (광운대학교 전자통신공학과) 손채봉 (광운대학교)
저널정보
한국디자인리서치학회 한국디자인리서치학회 한국디자인리서치 제4권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
159 - 168 (10page)

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최근의 K-POP 음악은 멜로디 라인도 중요하지만 곡을 구성하는 사운드를 어떻게 디자인 하는지가 중요한 요소가 되었다. 자동으로 mixture audio에서 원하는 오디오를 분리해 내고, 작곡도 스스로 하는 등 음악분야에서의 인공지능을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 K-POP 음악 혹은 전자음악의 특징인 다양한 사운드소스가 섞인 음원을 각각의 사운드소스로 분리하는 것에 특화되어있는 Wave-U-Net을 활용하여 특정 악기를 분리한다. 여기서 특정 악기는 본 논문에서 베이스에 초점을 둔다. 다른 악기에 비해서 두드러지게 낮은 주파수 대역을 가지는 베이스 특성을 이용하여 Wave-U-Net을 통해 학습되어 임의의 곡에서 추출된 베이스 사운드소스 주파수 값을 Mel-spectrogram을 통해 분석하고, 곡의 코드 진행을 자동으로 분석해 주기 위한 실험을 진행한다. 베이스 악기의 주파수 특징을 최대한 활용하기 위해 Low pass, Bass boost, Low pass ＋ Bass boost 3가지 방식을 적용하여 실험을 진행하여 비교하고, 각 방법으로 분석한 베이스 라인의 정확도를 분석하여 이를 원본 음원으로부터 추출한 베이스 라인과 비교하여 최적의 방법을 선정한다. 마지막으로 본 실험을 진행하며 도출한 결과를 바탕으로 적용할 수 있는 아이디어를 제시한다.
#Sound Design #Wave-U-Net #Frequency analysis #Weighted Average #K-POP music

목차

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Stoller, Daniel / 2018 / Wave-u-net: A multi-scale neuralnetwork for end-to-end audio sourceseparation google schola Jansson, A. / 2017 / Singing voice separation with deep U-Netconvolutional networks google schola https://github.com/ google schola http://pages.mtu.edu/~suits/notefreqs.html google schola https://sigsep.github.io/datasets/musdb.html google schola

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