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- 저자 : 한병준(Byeong-jun Han) (검색결과 17 건)
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음악 추천을 위한 감정 전이 모델 기반의 음악 분류 기법
한병준,황인준,Han, Byeong-Jun,Hwang, Een-Jun 한국전기전자학회 2009 전기전자학회논문지 Vol.13 No.2
최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다. So far, many researches have been done to retrieve music information using static classification descriptors such as genre and mood. Since static classification descriptors are based on diverse content-based musical features, they are effective in retrieving similar music in terms of such features. However, human emotion or mood transition triggered by music enables more effective and sophisticated query in music retrieval. So far, few works have been done to evaluate the effect of human mood transition by music. Using formal representation of such mood transitions, we can provide personalized service more effectively in the new applications such as music recommendation. In this paper, we first propose our Emotion State Transition Model (ESTM) for describing human mood transition by music and then describe a music classification and recommendation scheme based on the ESTM. In the experiment, diverse content-based features were extracted from music clips, dimensionally reduced by NMF (Non-negative Matrix Factorization, and classified by SVM (Support Vector Machine). In the performance analysis, we achieved average accuracy 67.54% and maximum accuracy 87.78%.
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확률적 은닉 성분 분석 및 음향 기술자를 사용한 내용 기반 음악 요소 검색 방법
한병준 ( Byeong-jun Han ),이교구 ( Kyogu Lee ),노승민 ( Seungmin Rho ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1
지금까지 음악 정보 검색을 위한 다양한 내용 기반 음악 검색 및 비교 방법이 제안되었다. 그런데, 기존 연구들은 질의 방식 및 검색 카테고리가 변화함에 따라 상이한 방법을 제시하고 있어 음악 검색 방법을 통합하는 데에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본고에서는 내용 기반 음악 검색의 일반화를 위한 내용 기반 음악 요소 검색(CBMER) 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 확률적 은닉 성분 분석(PLCA)을 사용하여 음원을 분해하고, 각 분해 요소로부터 오디오 특성을 추출하였다. 제안 방법을 사용하여 다양한 질의 방식 및 검색 카테고리로 내용 기반 음악 요소 검색이 가능함을 보이기 위해, 남성/여성의 목소리로부터 질의를 생성하여 목소리 성별에 따른 음악을 검색하는 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다.
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A Threshold Adaptation based Voice Query Transcription Scheme for Music Retrieval
한병준(Byeong-jun Han),노승민(Seungmin Rho),황인준(Eenjun Hwang) 대한전기학회 2010 전기학회논문지 Vol.59 No.2
This paper presents a threshold adaptation based voice query transcription scheme for music information retrieval. The proposed scheme analyzes monophonic voice signal and generates its transcription for diverse music retrieval applications. For accurate transcription, we propose several advanced features including (ⅰ) Energetic Feature eXtractor (EFX) for onset, peak, and transient area detection; (ⅱ) Modified Windowed Average Energy (MWAE) for defining multiple small but coherent windows with local threshold values as offset detector; and finally (ⅲ) Circular Average Magnitude Difference Function (CAMDF) for accurate acquisition of fundamental frequency (F0) of each frame. In order to evaluate the performance of our proposed scheme, we implemented a prototype music transcription system called AMT2 (Automatic Music Transcriber version 2) and carried out various experiments. In the experiment, we used QBSH corpus [1], adapted in MIREX 2006 contest data set. Experimental result shows that our proposed scheme can improve the transcription performance.
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동적 확장 가능한 다중 계층 신경망에 기반한 음성 질의의 onset 검출 기법
한병준(Byeong-jun Han),노승민(Seungmin Rho),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1C
음성 질의에서 효율적으로 onset을 검출하기 위한 연구는 다양하게 이루어져 왔다. 특히 대부분의 연구는 확률론적 모델에서 큰 성과를 나타내고 있다. 그러나 이러한 모델들은 변화나 확장이 쉽지 않다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 동적 확장 가능한 다중 계층 신경망(Dynamic Expansible MLP)을 제안하여, 기존 방법론의 확장 가능성을 모색한다. 또한, 음성 질의의 onset을 검출하기 위해 MLP를 활용하기 위한 모델을 제시한다.
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확률적 은닉 성분 분석에 기반한 드럼 Onset 검출 방법
한병준 ( Byeong-jun Han ),김연주 ( Yunjoo Kim ),이장우 ( Jangwoo Lee ),김민제 ( Minje Kim ),이교구 ( Kyogu Lee ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
특정 시간에 동시 연주된 다수 음원의 onset 을 검출하기 위해서는 음원 분리 문제가 선결되어야 한다. 특히, 드럼과 같은 조음(噪音) 악기 신호 검출 문제를 해결하기 위해서는 음원 분리 방법의 성능이 중요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 음원 분리 방법으로 알려진 확률적 은닉 성분 분석(PLCA) 방법에 기반한 주요 악기 신호의 onset 검출 방법을 제안한다. 효과적인 onset 검출을 위해, 첫째, 확률적 은닉 성분 분석으로 훈련 된 비음수 주파수 성분 중 최적의 성분을 선택하는 방법을 적용하고, 둘째, 드럼 악기 신호의 정확한 onset 검출을 위해 고안된 비음수 시계열 신호 threshold 방법을 적용한다. 실험에서는 제시된 방법을 이용하여 드럼의 주요 악기 신호 onset 검출 성능이 향상됨을 보인다.
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음악 무드 분류에서 음향 특성과 차원 감쇄 기법의 효과 연구
한병준(Byeong-jun Han),노승민(Seungmin Rho),황인준(Eenjun Hwang) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
인터넷을 비롯한 통신 네트워크의 발전으로 개개인의 콘텐츠 수요가 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 욕구를 충족시키기 위한 추천 시스템이 대두되고 있으며, 이러한 추천 시스템의 기반 기술로써 내용 기반 검색 기술의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 멀티미디어 콘텐츠의 하나인 음악의 무드를 내용 기반으로 분류하기 위해, 음악 비트 검출에 기반한 프레임화를 적용하였으며, 스펙트럼의 고조파를 좀더 강조하기 위한 HDS (Harmonic Distribution Spectrum)을 제안하였다. 또한 다양한 차원 감쇄 기법과 분류기를 이용한 실험을 통해 무드 분류 시스템의 성능 비교를 진행하였다.
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전상훈 ( Sanghoon Jun ),한병준 ( Byeong-jun Han ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
음악에서는 다양한 감정의 표현을 시간에 따른 음악 무드의 전이로 표현한다. 본 연구에서는 Longest Common Subsequence (LCS) 알고리즘 및 k-Means 알고리즘에 기반한 유사 음악 검색 기법을 제안한다. 우선, 음악 무드의 흐름을 무드 세그먼트 단위로 나누고, 이를 추출된 다양한 음악 특성을 k-Means 알고리즘으로 분류하여 무드 시퀀스로 변환한다. 또한, 유사한 무드의 흐름을 가지는 음악을 검색하기 위해 LCS 알고리즘에 기반한 무드 시퀀스의 유사도를 정의한다. 본 논문은 제안된 내용을 바탕으로 실험과 설문 조사를 통해, 기존의 전역적 특성 검색 방식보다 시퀀스를 이용한 검색 방식이 좀 더 효율적임을 증명하였다.
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인터렉티브 사운드 설치와 사용자 의도 분석에 관한 연구 : 작품 Color note를 중심으로
한윤정(Yoon-jung Han),한병준(Byeong-jun Han) 한국HCI학회 2008 한국HCI학회 학술대회 Vol.2008 No.2
본 연구에서는 사용자 의도를 의도 범위(intention range)에 따라 정의하고, 이를 다양하게 변화시켜 반영한 인터렉티브 사운드 인스톨레이션을 제안한다. 사용자 의도는 요소(element), 부분(part), 전체(entire) 등의 다양한 계층 범위로 분류하여 정의되었다. 또한, 분류된 각 범위는 서로 소속/포함 관계로 정의되었다. 요소 의도를 반영하기 위해 우리는 사용자의 반응에 따라 색과 음이 인터렉티브하게 표시되는 Color note 라는 인터페이스를 제작하였다. 부분 의도를 반영하기 위해 요소 의도를 화성학 규칙으로 보정하기 위한 화성 정리 방법(HD)을 제안한다. 마지막으로 전체 의도는 요소 의도의 거시적 방향성으로써 추정된다. 추정 기법으로서 칼루엔-뢰브 변환(K-L Transform) 등과 같은 통계적 기법을 적용하였다. 제안한 인터페이스인 Color note 와 다양한 기법들의 유효성을 확인하기 위해, 전시설치가 되었고, 다양한 사용자에게 평가 설문을 시행하였다. 또한, 전체 의도를 표현하기 위해 사용된 다양한 통계적 기법의 만족도를 조사하였다. This work defines user intention according to intention range, and also proposes an interactive sound installation which reflects and varies above features. User intention consists of several decomposition concepts, which are elemental intentions, partial intentions, and a universal intention. And also, each concept is defined as inclusion/affiliation relationship with other concepts. For the representation of elemental intention, we implemented an musical interface, Color note, which represents the colors and notes according to response of participants. We also propose Harmonic Defragmentation (HD), which arranges the partial intentions with harmonic rule. Finally, the universal intention is inferred to the comprehensive direction of elemental intentions. We used Karhunen-Loeve(K-L) Transform for the inference. For verifying the validity of our proposed interface, the "Color Note," and the various techniques, we installed our work and surveyed various users for the evaluation of HD and statistical techniques. Also, we commissioned another survey to find out satisfaction measurement which was used for expressing universal intention.
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