본 논문에서는 드럼 음원이 포함된 다성 음악 (polyphonic music) 에서 드럼 신호를 분리해 내는 문제를 다룬다. 기존의 방법은 비음수 행렬 분해 (nonnegative matrix factorization)를 사용하여 찾아낸 주파수 특성들로부터 지지벡터기계 (support vector machine) 을 이용하여 드럼 신호의 주파수 특성들만을 분류해 내는 방식으로 드럼 음원 분리를 수행한다. 하지만 드럼 신호의 주파수 특성과 일반적 악기 신호의 주파수 특징을 분류해 내는 지지벡터기계의 학습에는 드럼이 아닌 악기의 신호가 학습 데이터로 필요하며, 다양한 악기에 대하여 이러한 데이터를 만드는 것은 매우 어렵다. 여기서는 드럼 외의 악기 신호에 대한 추가적인 데이타를 필요로 하지 않고, 드럼 신호에 대한 사전 정보만을 사용하여 드럼 신호를 분리해 내는 방법으로써, 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 방법을 제안한다. 대상이 되는 신호의 스펙트로그램 행렬과 드럼 소리로 구성된 사전 정보 신호의 스펙트로그램 행렬을 동시에 분해하되, 분해된 행렬의 일부분을 공유하도록 설정함으로써 자연스럽게 드럼 신호의 특성을 분리해 내는 것이 가능하다. 간단한 곱셈에 의한 업데이트 방식을 통해 이와 같은 작업을 수행할 수 있으며, 실제 음원에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였다.
KSP Keywords
Nonnegative Matrix Factorization(NMF), Support VectorMachine(SVM), polyphonic music
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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