개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박종태
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수80
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 기계학습의 한 분야인 딥러닝(Deep Learning)이 최근 다양한 분야에서 적용되어 사용되고 있다. 음악장르에서도 딥러닝을 이용한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 음악은 다양한 악기의 상호작용에 의하여 만들어진다. 하지만 사람은 음악에서 어떤 악기가 사용되었는지 쉽게 식별할 수 있지만 컴퓨터에서는 실제 악기 사운드의 음색, 음질이 다르고 연주자의 연주 스타일 등이 다르기 때문에 자동으로 악기를 식별하고 분류하는 일은 매우 어려운 일이다. 그렇기 때문에 악보 생성에서도 많은 연구가 있었지만 대체로 좋은 성과를 내지 못하였다.
기존의 악보 생성 방법은 화성음과 비화성음, 그리고 코드와 악보의 구성에 대한 이해를 필요로 하기 때문에 화성학적 지식이 부족한 비전문가들에게는 많은 시간과 노력을 요구하는 까다로운 작업이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비전문가들도 충분히 사용할 수 있는 딥러닝 기반의 피아노 중심 악보 생성 연구를 진행하였다. 먼저 피아노 위주의 음악을 입력으로 넣어주면 STFT(Short Time Fourier Transform)을 통하여 Magnitude Spectra 와 Phase Spectra로 나뉜다. 그 중 Magnitude Spectra를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)를 통과시켜 음악의 음을 얻는다. 그리고 Lilypond를 통하여 음을 악보로 변환하는 작업을 통하여 최종적으로 피아노 위주의 음악을 악보로 출력한다.
기존의 악보 생성 방법은 화성음과 비화성음, 그리고 코드와 악보의 구성에 대한 이해를 필요로 하기 때문에 화성학적 지식이 부족한 비전문가들에게는 많은 시간과 노력을 요구하는 까다로운 작업이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비전문가들도 충분히 사용할 수 있는 딥러닝 기반의 피아노 중심 악보 생성 연구를 진행하였다. 먼저 피아노 위주의 음악을 입력으로 넣어주면 STFT(Short Time Fourier Transform)을 통하여 Magnitude Spectra 와 Phase Spectra로 나뉜다. 그 중 Magnitude Spectra를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)를 통과시켜 음악의 음을 얻는다. 그리고 Lilypond를 통하여 음을 악보로 변환하는 작업을 통하여 최종적으로 피아노 위주의 음악을 악보로 출력한다.
목차
목 차Ⅰ. 서 론 1Ⅱ. 관련연구 51. 기존의 악보 생성 기술 52. 푸리에 변환 73. 딥러닝 알고리즘 10Ⅲ. 딥러닝 기반의 피아노 음악 악보 생성 181. 피아노 악보 자동생성을 위한 딥러닝 구조 182. 딥러닝 구조의 상세 알고리즘 223. 후처리 작업 25Ⅳ. 실험 및 성능평가 281. 실험 환경 및 데이터셋 282. 딥러닝 악보 성능 303. 데이터 셋의 성능 비교 314. 딥러닝 기반의 피아노 악보 생성 성능 비교 33Ⅴ. 결 론 36참고문헌 38
최근 본 자료
댓글(0)
0