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문제 정의
- 또한 일정 시간동안의 피크레벨의 총 개수만을 가지고 곡의 빠르기를 결정하는 방법이 아닌 일정하지 않은 피크레벨 주기를 분석 및 파악하여 향후 과제로는 단지 느린비트와 빠른비트 의 구분만을 하는 프로그램이 아닌 신경망학습과 퍼지이론 둥의 도입으로 각 곡들의 연주패턴이나 비트특성들을 분석하여 그 분석된 데이터를 바탕으로 곡들의 장르별 분류 까지도 가능하게 하는 프로그램을 구현하는 것이 향후 과제로 남아있다. 마지막으로 기존의 시디 플레이어나 mp3 플레이어등의 재생기 구동원리를 파악하여 선 분류 후 감상의 방식이 아닌 음악을 듣는 중에 장르별 분류가 가능할 수 있도록 하는 것을 최종 목적으로 한다.
- 하지만 그러기 위해서는 물론 곡을 저장할 때 곡들을 직접 선곡하여 폴더 별로 분류해야하는 단점이 있다. 본 연구에서는 거의 모든 장르의 대중음악에서 검출되는 타악기 소리에 의해서 형성되는 피크레벨 주파수를 특정 초당 피크레벨의 수로 측정 및 분석하여 사용자가 폴더별 저장 등의 방법을 거치지 않고도 무작위로 저장시킨 다수의 음악들을 대상으로 사용자가 원할 때 버튼 하나만으로 빠른곡과 느린곡으로 분류가 가능한 피크레벨 측정 프로그램을 구현하는 것을 목적으로 한다.
- 본 연구에서는 타악기 소리 입력시 생기는 피 크레벨 주파수의 개수 측정을 통해 곡의 빠르기를 측정하는 프로그램을 구현하였다. 표.
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