분리된 보컬을 활용한 음색기반 음악 특성 탐색 연구

이승진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승진 (SK텔레콤)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제6호

발행연도: 2019.11

수록면: 1,024 - 1,034 (11page)

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음악에 대한 선호도는 다양한 요소들에 의해 결정되며, 추천의 이유를 보여주는 특성을 발굴하는 것은 음악 추천에 있어 중요하다. 본 논문은 가수 인식 작업을 통해 학습한 모델을 활용하여 다양한 음악적 특성을 반영하는 요소들 중 가수의 목소리 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 배경음이 포함된 음원 역시 활용할 수 있지만, 음원에 포함된 배경음은 네트워크가 가수의 목소리를 온전하게 인식하는 것을 방해할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음원 분리를 통해 배경음을 분리하는 사전 작업을 수행하고자 하며, SiSEC에 등장해 검증된 모델 구조를 활용하여 분리된 보컬로 이루어진 데이터 세트를 생성한다. 최종적으로 분리된 보컬을 활용하여 아티스트의 목소리를 반영하는 음색 기반 음악 특성을 발굴하고자 하며, 배경음이 분리되지 않은 음원을 활용한 기존 방법과의 비교를 통해 음원 분리의 효과를 알아보고자 한다.

#Singer identification #Music recommendation #Music representation learning #Timbre-related music similarity #Deep learning

참고문헌 (16)

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J. Park, J. Lee, J. Park, J. Ha, J. Nam, Representation Learning of Music Using Artist Labels”, Proceeding of International Society for Music Information Retrieval Conference, Paris, France, pp. 717-724, 2018.

B. Logan, A. Salomon, “A Music Similarity Function Based on Signal Analysis”, ICME, Tokyo, Japen, pp. 22-25, 2001.

H. Eghbal-Zadeh, B. Lehner, M. Schedl, G. Widmer, “I-Vectors for Timbre-Based Music Similarity and Music Artist Classification”, Proceeding of International Society for Music Information Retrieval Conference, Malaga ,Spain pp. 554-560, 2015.

C. I. Wang, G. Tzanetakis, Singing style investigation by residual siamese convolutional neural networks”, Proceeding of International Conference Acoustic, Speech and Signal Processing, Calgary, Canada, pp. 116-120, 2018.

K. Lee, J. Nam, “LEARNING A JOINT EMBEDDING SPACE OF MONOPHONIC AND MIXED MUSIC SIGNALS FOR SINGING VOICE”, Proceeding of International Society for Music Information Retrieval Conference, Delft, Netherlands, 2019.

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이승진

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