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멜로디 추출 알고리즘으로 살펴보는 음악정보검색 원문보기

電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.43 no.5 = no.384, 2016년, pp.41 - 49  

금상은 (한국과학기술원 문화기술대학원) ,  남주한 (한국과학기술원 문화기술대학원)

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문제 정의

  • 다음 장에서는 멜로디의 일반적인 정의와 공학적으로 멜로디를 어떻게 정의하는지 다루며, 멜로디 추출 알고리즘을 접근 방식에 따라 크게 3가지로 나눠서 설명한다. 그리고 멜로디 추출로 가능한 적용 분야를 소개하며 본문을 마무리 하고자 한다.
  • 특별히 이 글에서는 범위를 좁혀 멜로디를 추출하는 방법에 대해서 간략하게 살펴보았다. 또한 추출한 멜로디를 활용하여 어떻게 활용할 수있는지 소개하였다.
  • 멜로디 추출을 한 뒤 그 부분이 실제 멜로디 부분인지 아닌지를 판단하는 것이다. 실제로는 멜로디가 없는 부분이지만 반주 부분의 성분으로 인해 멜로디로 오판될 수 있다.
  • 사람은 음악을 들을 때 어떤 소리가 멜로디인지 쉽게 구별할 수 있지만, 이것을 컴퓨터로 구현하기 위해서는 해결해야 할 문제점이 많다. 이 글에서는 그러한 문제점들을 어떻게 해결하고 음악에서 멜로디를 추출하는지에 대해서 알아 보고자 한다.
  • 지금까지 오디오 신호에서 멜로디를 추출하는 방법에 대해서 알아보았다. 그렇다면 음악에서 멜로디를 알 수 있다면 어떤 것들을 할 수 있을까?
  • 그 연구의 결과는 매년 개최되는 MIREX에서 살펴볼 수 있다. 특별히 이 글에서는 범위를 좁혀 멜로디를 추출하는 방법에 대해서 간략하게 살펴보았다. 또한 추출한 멜로디를 활용하여 어떻게 활용할 수있는지 소개하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
음악의 주요 3요소는 무엇인가? 음악에 담겨있는 정보를 추출하기 위해서는 기본적으로 음악의 주요 3요소인 멜로디, 리듬, 화성을 분석하는 것이 중요하다. 그 중에서도 멜로디는 각각의 곡의 특징을 가장 잘 설명해주는 요소이며 특별한 교육 없이도 직관적으로 인지 할 수 있는 기본적인 음악 정보이다.
Music Information Retrieval이란 무엇인가? iTunes, Pandora, Shazam, SoundHound, Spotify 해외 업체들은 이러한 기술들을 활용 하여 적극적으로 사용자에게 양질의 서비스를 제공하고 있다<그림 1>. 이러한 음원 서비스에는 음악 신호를 분석하고 이로부터 음악에 대한 다양한 정보를 추출하는 기술이 그 근간을 이루고 있는데, 이렇게 음악 정보를 분석하고 관련된 어플리케이션을 개발하는 학제간 학문을 Music Information Retrieval (MIR) 이라고 한다. MIR에서는 음악학, 심리학, 신호처리, 기계학습 등 다양한 학문이 결합되어 음악에 관련된 여러 가지 과제들을 해결해 나가고 있다 [1] .
MIR의 종류는 무엇인가? MIR에서는 음악학, 심리학, 신호처리, 기계학습 등 다양한 학문이 결합되어 음악에 관련된 여러 가지 과제들을 해결해 나가고 있다 [1] . 예를 들면 곡 인식 (song identification), 커버 곡 (cover song) 검색, 장르 및 무드 분류 (genre and mood classification), 자동 악보 채보 (automatic music transcription), 코드 인식 (chord recognition) 등 다양한 종류가 있다. 또한 이런 과제들에 대한 알고리즘 평가는 Music Information Retrieval Evaluation eXchange (MIREX) 1) 을 통해서 매년 활발히 이루어지고 있다.
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참고문헌 (19)

  1. M. A. Casey, R. Veltkamp, M. Goto, M. Leman, C. Rhodes, and M. Slaney, "Content-based Music Information Retrieval: Current Directions and Future Challenges," IEEE Proc., vol. 96, no. 4, pp. 668-696, 2008. 

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  2. G. E. Poliner, D. P. W. Ellis, a F. Ehmann, E. Gomez, S. Streich, and B. Ong, "Melody Transcription From Music-Audio: Approaches and Evaluation," IEEE Trans. Audio Speech Lang. Process., vol. 15, no. 4, p. 1247, 2007. 

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  3. R. P. Paiva, T. Mendes, and A. Cardoso, "Melody Detection in Polyphonic Musical Signals: Exploiting Perceptual Rules, Note Salience, and Melodic Smoothness," Comput. Music J., vol. 30, pp. 80-98, 2006. 

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  7. M. S. Puckette, T. Apel, and D. D. Zicarelli, "Real-time Audio Analysis Tools for PD and MSP," Analysis, vol. 74, pp. 109-112, 1998. 

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  11. K. Dressler, "An Auditory Streaming Approach on Melody Extraction," MIREX Audio Melody Extraction Contest Abstract, pp. 19-24, 2006. 

  12. T. Yeh, M. Wu, J. R. Jang, W. Chang, and I. Liao, "A Hybrid Approach to Singing Pitch Extraction Based on Trend Estimation and Hidden Markov Models," IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process. - Proc., pp. 457-460, 2012. 

  13. J. Salamon and E. Gomez, "Melody Extraction from Polyphonic Music Signals Using Pitch Contour Characteristics," IEEE Trans. Audio, Speech Lang. Process., vol. 20, no. 6, pp. 1759-1770, 2012. 

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  14. J. Durrieu and B. David, "Source / Filter Model for Unsupervised Main Melody," IEEE Trans. Audio, Speech Lang. Process., pp. 564-575, 2010. 

  15. N. Ono, K. Miyamoto, H. Kameoka, J. Le Roux, Y. Uchiyama, E. Tsunoo, T. Nishimoto, and S. Sagayama, "Harmonic and Percussive Sound Separation and its Application to MIRrelated Tasks," Stud. Comput. Intell., vol. 274, pp. 213-236, 2010. 

  16. H. Tachibana, T. Ono, N. Ono, and S. Sagayama, "Melody Line Estimation in Homophonic Music Audio Signals Based on Temporal-variability of Melodic Source," IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process. - Proc., pp. 425-428, 2010. 

  17. C. L. Hsu, D. Wang, J. S. R. Jang, and K. Hu, "A Tandem Algorithm for Singing Pitch Extraction and Voice Separation from Music Accompaniment," IEEE Trans. Audio, Speech Lang. Process., vol. 20, no. 5, pp. 1454-1463, 2012. 

  18. D. P. W. Ellis and G. E. Poliner, "Classification-based Melody Transcription," Mach. Learn., vol. 65, no. 2-3, pp. 439-456, 2006. 

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  19. J. Schluter and T. Grill, "Exploring Data Augmentation for Improved Singing Voice Detection With Neural Networks," In Proceedings of the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, pp.121-126, 2015. 

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