1. 수행배경

•   머신 러닝은 최근에 큰 주목을 받고 있는 기술이지만, 소리 분야에서는 현재 거의 연구가 이루어지지 않은 상태

• 새로운 기술 개발을 하는 것을 넘어서서 경제적 부담과 시간 부족이라는 측면에서 이를 보완해 줄 필요성 해결을 위해 과제를 선정

2. 수행기간

• 2017년03월02일~2017년11월28일        

3. 개발작품 설명

• 현재 초보적인 실력의 악기 연주자가 접근할 수 있도록 간편한 동시에 사용자가 원하는 임의의 악보를 사용해 연주를 평가할 수 있는 시스템은 존재하지 않는 실정이다.

  이에 따라 사용자의 악기 입력 신호와 사용자가 지정한 임의의 악보에 대응하여 연주를 평가하고 피드백을 줄 수 있는 Neural Network 기반 악기 연주 보조 시스템을 완성했다.

  Neural Network 기반 악기 연주 보조 시스템은 단순한 알고리즘을 통해 음을 인식하는 것보다 더 우수한 성능을 가진다는 것을 실험을 통해 확인한 Autocorrelation 전처리를 거치는 Convolutional Neural Network를 통한 입력 신호와 악보 정보의 대조, 사용자가 지정한 악보 외에도 무작위적으로 생성된 악보를 통해 연주에 대한 피드백을 얻을 수 있도록 하는 Recurrent Neural Network를 통해 악보를 생성하는 기능을 통합한 시스템이다.        

4. 활용방안

• 현재 초보적인 능력을 가진 악기 연주자가 접근할 수 있는 하드웨어, 소프트웨어를 사용해 악기 연주법을 연습할 수 있는 수단은 전무하다. 따라서 본 논문은 악기 연주자가 연습을 하기 위해 사용할 수 있는 음 인식과 악보 정보의 처리, LSTM을 통한 자동 악보 생성의 복합적 기능을 가진 악기 보조 시스템으로 사용할 수 있다.