메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지영서 (숙명여자대학교) 이하람 (숙명여자대학교) 임순범 (숙명여자대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제24권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1,184 - 1,191 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In a pop song, the creator"s intention is communicated to the user through music and lyrics. Lyric meaning is as important as music, but in most cases lyrics are delivered to users in a static form without non-verbal cues. Providing lyrics in a static text format is inefficient in conveying the emotions of a music. Recently, lyrics video with kinetic typography are increasingly provided, but producing them requires expertise and a lot of time. Therefore, in this system, the emotions of the lyrics are found through the analysis of the text of the lyrics, and the deep learning model is trained with the data obtained by converting the melody into a Mel-spectrogram format to find the appropriate emotions for the music. It sets properties such as motion, font, and color using the emotions found in the music, and automatically creates a kinetic typography video. In this study, we tried to enhance the effect of conveying the meaning of music through this system.
#music sentimental analysis #rhythm analysis #kinetic typography

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 설계
4. 시스템 구현 및 결과
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J. Lee, “Neurophysiology and Brain-Imaging Study of Music - Music & Language, Music & Emotion,” Nangman Quarterly, Vol. 18, No. 3, pp. 69-146, 2006. google schola H. Ki and K. Shin, “Emotion Analysis Using a Bidirectional LSTM for Word Sense Disambiguation,” The Journal of BigData, Vol. 5, Issue 1, pp. 197-208, 2020. google schola H. Kim, “Development of the Artwork Using Music Visualization Based on Sentiment Analysis of Lyrics,” Journal of the Korea Contents Association, Vol. 20, Issue 10, pp. 89-99, 2020 google schola Z. Nasrullah and Y. Zhao, “Music Artist Classification with Convolutional Recurrent Neural Networks,” International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1-8, 2019 google schola J. Lee, “Evaluating Pre-defined Kinetic Typography Effects to Convey Emotions,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 17, Issue 1, pp. 77-93, 2014 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

그림의 색채 감정 효과를 기반으로 한 음악 생성 알고리즘
최희주 ,  황정훈 ,  류신혜 외 1명 멀티미디어학회논문지 2020 .06
유전자가위를 이용한 유전자교정 및 유전자치료
김형범 ,  김희권 BT NEWS 2015 .04
소셜 미디어를 기반으로한 감정분석 및 이를 활용한 감정의 시각화 사례연구 - 미디어 아트 사례를 중심으로 -
정다운 Archives of Design Research 2022 .02
음악 구성요소의 감정 구조 분석에 기반 한 시각화 연구
김혜란 ,  송은성 한국콘텐츠학회논문지 2021 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0