본논문에서는단일채널다성음악에서리듬악기신호를블라인드(blind) 방식으로추출하는방법을제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는각각가창음원 (vocal)을비롯한 많은종류의악기가포함되어있는형태이다. 따라서, 혼합신호의개수가 음원개수와같거나더많은상황을가정하는기존의음원분리방법처럼, 혼합환경이나신호의통계적특성을모델링하는것보다는,특정음원의고유특성을활용하는것이이처럼적은개수의혼합신호만을가지고있는환경(underdetermined)에더욱적합하다. 본논문에서는다른화성악기와혼합되어있는상황에서리듬악기음원만을추출하는것을목표로한다. 비음수행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해(NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가입력행렬의시간적인속성과주파수적인속성에서다양한관계성을분석하기위해활용된다. 또한특정시간단위로입력신호를파편화(segmentation)하고, 파편들에서반복적으로발생하는성분을리듬악기가공통적으로포함하고있는특성이라고가정한다. 본논문에서제안하는방법은일반적으로받아들여질수있을정도의성능을보여주지만, 기본적으로는사전정보를활용하는타악기음원분리방식보다우수하지는않다. 그러나블라인드방식의특성상, 사전정보를획득하기에용이하지않은경우, 또는사전정보와현격히다른리듬악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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