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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,500 - 1,508 (9page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.11.1500
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기존의 음악 유사성 분석 방식은 보편적으로 모든 악기와 오디오 채널이 포함된 혼합 음악 데이터를 기반으로 진행되는 특성이 있기에, 템포가 빠른 댄스 장르의 음악을 느리게 편곡하여 발라드 장르로 변경하는 등 원곡에서의 장르 혹은 가창자 등에 변화가 발생할 경우 자동 표절 판별이 난해하다. 이러한 기존 유사성 분석 방식의 개선을 위해 본 논문에서는 기존 연구에서 제안한 음악 유사성 분석 시스템의 전체 구조를 기반으로 적합한 오픈소스를 탐색하고, 이를 활용해 실제 분석 시스템을 구현하였다. 오픈 소스 딥러닝 모델의 활용을 위해 음악 데이터셋을 구축하고 데이터를 전처리하여 학습을 진행한 결과 음원 분리 모델인 Spleeter에서 SDR 5.439를, 음악 자동 채보 모델인 Omnizart vocal에서 F1-score 0.853을 달성하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 분석 시스템 설계
Ⅳ. 구현 및 성능 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Y. Gu and J. Lee, “Design of an analysis system for music similarity detection,” in Proc. KICS ICC 2023, pp. 404-405, Jeju Island, Korea, Jun. 2023.
F. Stöter, et al., “Open-unmix-a reference implementation for music source separation,” J. Open Source Softw., vol. 4, no. 41, 1667, 2019. (https://doi.org/10.21105/joss.01667)
PyTorch, Open-Unmix (Accessed Jul. 19, 2023) (URL: https://pytorch.kr/hub/sigsep_open-unmix-pytorch_umx/)
J. Gardner, I. Simon, E. Manilow, C. Hawthorne, and J. Engel, “MT3: Multi-task multitrack music transcription,” arXiv preprint arXiv:2111.03017, 2021. (https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.03017)
Magenta, Transcription with Transformers (Accessed Jul. 20, 2023) (URL: https://magenta.tensorflow.org/transcription-with-transfor mers)
F. Stöter, et al., “Open-unmix-a reference implementation for music source separation,” J. Open Source Softw., vol. 4, no. 41, 1667, 2019. (https://doi.org/10.21105/joss.01667)
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J. Gardner, I. Simon, E. Manilow, C. Hawthorne, and J. Engel, “MT3: Multi-task multitrack music transcription,” arXiv preprint arXiv:2111.03017, 2021. (https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.03017)
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