최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.63 no.1, 2014년, pp.156 - 161
이혜인 (Dept. of Digital Media Technology, Sangmyung University) , 박주현 (Dept. of Digital Media Technology, Sangmyung University) , 이석필 (Dept. of Digital Media Technology, Sangmyung University)
With the proliferation of digital music, public's interest in music and desire to sing well are increasing. This paper presents the implementation of a tone correction system through a visualization of comparison between music and humming data. For this we extract MIDI note from music and humming da...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
멜로디 규칙 기반 방법에는 어떤 것이 있는가? | 음악에서 멜로디 추출의 정확도를 향상하는 기술은 멜로디 규칙 기반 방법과 신호 확률 모델 방법으로 분류된다[2]. 멜로디 규칙 기반 방법에는 Goto가 제안한 다중 트랙 구조를 사용하여 기본 주파수를 찾는 방법이 있다[3]. Gomez등은 앞의 두 프레임과 현재프레임, 그 다음 프레임 이렇게 4개로 구성된 프레임의 기본 주파수의 확률적인 값을 Goto의 트래킹 에이전트에 적용하여 이 4개의 프레임 중 가장 우세한 집단을 주요 멜로디로 결정하였다[4]. | |
Yoon의 주파수 특성을 이용한 집단화 방식을 이용하면 어떤 좋은 점이 있는가? | Yoon등은 검출된 멜로디 주파수의 연속성을 기반으로 프레임 단위로 검출된 주요 멜로디 주파수를 주파수 특성을 사용해 집단화 한다. 이 방식은 그룹간의 비율을 다르게 적용하여 좀 더 정확한 방법으로 병합하여 멜로디의 흐름을 더 매끄럽게 될 수 있도록 한다[5]. Han등은 음의 시작점과 피크점 그리고 일시적인 영역을 검출하며 MWAE(Modified Windowed Average Energy)를 이용하여 끝점을 찾은 뒤 각 윈도우 프레임에서 정확한 기본 주파수를 찾는다[6]. | |
Gomez등은 무엇으로 주요 멜로디를 결정하였는가? | 멜로디 규칙 기반 방법에는 Goto가 제안한 다중 트랙 구조를 사용하여 기본 주파수를 찾는 방법이 있다[3]. Gomez등은 앞의 두 프레임과 현재프레임, 그 다음 프레임 이렇게 4개로 구성된 프레임의 기본 주파수의 확률적인 값을 Goto의 트래킹 에이전트에 적용하여 이 4개의 프레임 중 가장 우세한 집단을 주요 멜로디로 결정하였다[4]. Yoon등은 검출된 멜로디 주파수의 연속성을 기반으로 프레임 단위로 검출된 주요 멜로디 주파수를 주파수 특성을 사용해 집단화 한다. |
S. P. Lee, S. I. Shin, "MIREX - The Status and Future of Music analysis Technology", Trans. KOSBE, Vol.16, No.4, p75-86, 2011
J. Y. Yoon, J. J. Song, S. P. Lee, H. J. Park, "Accurate Melody Extraction Technology using Polyphonic music", Trans. KOSBE, Vol.16, No.4, p84-92, 2011
M. Goto, "A real-time music scene description system: Predominant-F0 estimation for detecting melody and bass lines in real-world audio signals", Speech Communication, vol.43, 2004
E. Gomez, S. Streich, B. Ong, R. P. Paiva, S. Tappert, J.-M. Batke, G. Poliner, D. Ellis and J. P. Bello, "A quantitative comparison of different approaches for melody extraction from polyphonic audio recordings", Technical Report MTG-TR-2006-01, Music Tech. Group, 2006
J. Y. Yoon, S. J. Park, S. P. Lee, H. Park, "Extracting Predominant Melody of Polyphonic Music based using Harmonic Structure", MIREX, 2011
E. Vincent and M. Plumbley, "Predominant-f0 estimation using Bayesian harmonic waveform models", MIREX, 2005
M. Ryynanen and A. Klapuri, "Transcription of the singing melody in polyphonic music", ICMIR, 2006
H. S. Joo, S. H. Jo, C. D. Yoo, "Analysis of the Effect of Window Length on the Melody Pitch Extraction Using Harmonic Structure Model", Trans. IEEK, Summer Conference, Vol.33, No.1, p8-11, 2010
Eamonn J. Keog, Michael J. Pazzani, "Derivative Dynamic Time Warping"
Nattha Phiwma and Parinya Sanguansat, "An Improved Melody Contour Feature Extraction for Query by Humming", International Journal of Computer Theory and Engineering, Vol.2, No.4, August, 2010
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.