음악 신호의 특징을 이용해 음악의 무드와 하이라이트 구간을 추출하여 유사한 음악을 분류하고 검색하는 기술
ㅇ 음악은 민족과 시대에 따라 다양하게 나타나고, 오락, 휴식, 의식, 정보 전달과 같은 다양한 사회적 목적으로 활용되고 있어, 사용자들이 접할 수 있는 음악의 양은 셀 수 없을 정도로 많아짐
- 일반인들도 다양하고 풍부한 음악을 소유하고 있거나 스트리밍 기반의 서비스의 활성화로 원하는 음악을 검색하거나 음악의 특정 부분을 확인하는 것은 상당한 물리적 시간을 요구함
ㅇ 음악을 대표할 수 있는 하이라이트 구간을 추출해서 사용자에게 제공하는 것은 청취의 입장에서 음악적 편의성을 높일 수 있음
ㅇ 현재 국내 음악 산업은 특정 장르와 젊은 층을 겨냥한 일부 인기곡 위주로 시장이 형성되어 있으며, 이러한 소비 구조는 음악의 다양성과 저작권자의 창작의지를 저해하고 있음
- 기존의 추천음악서비스는 운영자가 음악을 들어보며 직접 분류하는 수동방식이거나 장르 및 태그 정보에 의존해 음악을 추천하는 방식으로 추천 대상곡의 확장이 어렵고 태그 정보가 거의 없는 비 인기곡의 경우 추천이 어려운 단점이 있음
ㅇ 무드 기반 유사 음악 분류 기술을 이용해 사용자가 원하는 음악을 쉽게 추천할 수 있음
ㅇ 유사 음악 검색을 위한 무드 추출 기술
- 음악 무드 분류를 위한 내용 기반 특징 추출 기술
- 거리비교가 아닌 메타 비교 방식으로 고속 유사 음악 검색 가능
- 음악의 구간별 무드 추출로 음악의 무드 시퀀스 추출 가능
ㅇ 유사 음악 검색을 위한 하이라이트 구간 추출 기술
- 복잡도가 낮은 알고리즘으로 하이라이트 구간 고속 검출 가능
- 하이라이트 반복 구간 검출 가능
A. 기술명 : 유사 음악 검색을 위한 무드 추출 기술
- 음악 무드 분류를 위한 특징 추출 기술
- 음악 무드 분류 모델
B. 기술명 : 유사 음악 검색을 위한 하이라이트 구간 추출 기술
- 음악 하이라이트 구간 검출 기술
A. 기술명 : 유사 음악 검색을 위한 무드 추출 기술
- 음악 무드 분류 모델 및 특징 추출 라이브러리
B. 기술명 : 유사 음악 검색을 위한 하이라이트 구간 추출 기술
- 하이라이트 구간 검출 라이브러리
ㅇ 적용분야
- 유사 음악 분류 및 추천 서비스
- 음악 검색 및 공유 서비스
- 배경음악 선곡 및 다양한 융합 서비스
ㅇ 기대효과
- 라디오, 광고, 게임 등의 분위기에 따른 배경음악 선곡 및 모바일 단말, 자동차, 가전, 스마트 TV 등과 결합된 다양한 융합 서비스로의 파급 효과 예상
- 알려지지 않은 음악을 잠재적 선호 사용자들에게 알려줌으로써, 저작권 음악 콘텐츠의 합법적인 소비 유도 및 이용 활성화에 크게 기여할 것으로 기대