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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
오문흠 (전북대학교) 이혜정 (전북대학교) 이준환 (전북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제35권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
35 - 42 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2025.35.1.35

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본 논문에서는 판소리, 민요, 정가 등의 우리 전통음악 교육을 위한 딥러닝 기반의 가사 추종 시스템 구현 사례를 소개하고 검토한다. 우리 전통음악은 정간보와 같은 기보 방법이 존재하더라도 부수되는 다양한 시김새(노래하는 기교)와 서양의 오선보와 같이 보편화 되지 못하여 대중적인 측면의 교육과 전승에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 딥러닝 방법을 이용하는 우리 음악의 음소(phoneme) 인식 방법을 제안하고 이를 노랫말(lyric)과 일치시켜 추종하고 이를 보여주는 시스템을 제안한다. 본 시스템의 음소 인식은 대규모 영어 음성 데이터를 활용한 Hubert 타입의 자기 교사 학습(SSL: Self-Supervised Learning)을 활용한 백본에 중규모 한국어 음성 데이터를 적응 학습시키고, 소규모 우리 노랫말 데이터로 음성-노랫말 적응 학습을 통해 얻었다. 또한 인식된 음소와 노랫말의 정렬은 Viterbi 강제 정렬(forced alignment) 알고리즘을 적용하였고 소리와 정렬된 가사를 동시에 듣고 볼 수 있도록 가시화 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 민요, 판소리, 정가 등 전통음악에 대해 가사 추종 실험을 수행한 결과 사람에 의한 주관적인 정량적인 평가에서는 우리 전통음악 교육과 대중화에 도움을 줄 수 있는 수준으로 나타났다.
#전통음악 교육 #딥러닝 #음소인식 #가사 추종 시스템 #Traditional Music Education #phoneme recognition #Deep Learning #Lyrics Tracking System

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 구성된 가사 추종 시스템
4. 실험
5. 결론
References

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