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본논문에서는단일채널다성음악에서리듬악기신호를블라인드(blind) 방식으로추출하는방법을제안한다. 상업적으

로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는

각각가창음원 (vocal)을비롯한 많은종류의악기가포함되어있는형태이다. 따라서, 혼합신호의개수가 음원개수와

같거나더많은상황을가정하는기존의음원분리방법처럼, 혼합환경이나신호의통계적특성을모델링하는것보다는,

특정음원의고유특성을활용하는것이이처럼적은개수의혼합신호만을가지고있는환경(underdetermined)에더욱

적합하다. 본논문에서는다른화성악기와혼합되어있는상황에서리듬악기음원만을추출하는것을목표로한다. 비음수

행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해

(NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가입력행렬의시간적인속성과주파수적인속성에서다양한

관계성을분석하기위해활용된다. 또한특정시간단위로입력신호를파편화(segmentation)하고, 파편들에서반복적으

로발생하는성분을리듬악기가공통적으로포함하고있는특성이라고가정한다. 본논문에서제안하는방법은일반적으로

받아들여질수있을정도의성능을보여주지만, 기본적으로는사전정보를활용하는타악기음원분리방식보다우수하지는

않다. 그러나블라인드방식의특성상, 사전정보를획득하기에용이하지않은경우, 또는사전정보와현격히다른리듬

악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.

An unsupervised (blind) method is proposed aiming at extracting rhythmic sources from commercial polyphonic

music whose number of channels is limited to one. Commercial music signals are not usually provided with

more than two channels while they often contain multiple instruments including singing voice. Therefore, instead

of using conventional modeling of mixing environments or statistical characteristics, we should introduce other

source-specific characteristics for separating or extracting sources in the underdetermined environments. In

this paper, we concentrate on extracting rhythmic sources from the mixture with the other harmonic sources.

An extension of nonnegative matrix factorization (NMF), which is called nonnegative matrix partial

co-factorization (NMPCF), is used to analyze multiple relationships between spectral and temporal properties

in the given input matrices. Moreover, temporal repeatability of the rhythmic sound sources is implicated as

a common rhythmic property among segments of an input mixture signal. The proposed method shows acceptable,

but not superior separation quality to referred prior knowledge-based drum source separation systems, but

it has better applicability due to its blind manner in separation, for example, when there is no prior information

or the target rhythmic source is irregular.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
WFS의 원리와 활용에 관하여 유재현 ; 심 환 ; 정현주 ; 성굉모 ; 강경옥 pp.688-696

블라인드 방식의 리듬 음원 분리 김민제 ;유지호 ;강경옥 ;최승진 pp.697-705

MPEG-A Interactive Music Application Format 표준화 현황 및 기술 분석 장인선 ;서정일 ;강경옥 pp.706-713

변형된 머리전달 함수 및 음향 시뮬레이션 기법을 이용한 음상 외재화 알고리즘 이용주 ;장대영 ;장인선 ;강경옥 pp.714-722

3차원 라우드스피커 어레이를 이용한 음장재현기술 서정일 ;강경옥 ;Filippo M. Fazi ;Philip A. Nelson pp.723-731

혈관협착팬텀의 제작 및 파워도플러의 영상 평가 박희영 ;배종림 ;김정구 pp.732-739

음선 기반 중주파수 대역 잔향음 모델 개발 및 실측 데이터 비교 추영민 ;성우제 ;양인식 ;오원천 pp.740-754

수중 장애물 탐지에서의 특이 값 차이를 이용한 LFM 잔향 감소 기법 적용 연구 이형수 ;권범수 ;조점군 ;이균경 pp.755-760

최대 컨트라스트 값을 이용한 4분할 CBD의 잔향 감소기법 최준혁 ;윤경식 ;이수형 ;권범수 ;이균경 pp.761-767

파라메트릭 어레이를 이용한 공기 중 디지털 통신 연구 제 엽 ; 이재일 ; 이종현 ; 문원규 pp.768-773

수중 센서 네트워크에서 노드 그룹화를 통한 전송전력 절약 방안 황성호 ;조호신 pp.774-780

1:50 다목적홀의 음향평가를 위한 축소모형재료의 선정 전진용 ;김정준 ;김용희 pp.781-789

구개편도와 아데노이드 비대 아동의 음성 특성 송윤경 pp.790-795

PIM을 이용한 PZT 프리폼의 제조에 대한 연구 신호용 ;김종호 ;장종수 ;임종인 pp.796-805

능동흡음재를 이용한 음파반사 제어기법 연구 장우석 ;권대용 pp.806-814

Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘 김선호 ;전상배 ;임준석 ;성굉모 pp.815-821

애자의 소음 분석을 통한 애자 고장 탐지 가능성 연구 박규칠 ;윤종락 ;이재훈 pp.822-831

A novel integration scheme for audio visual speech recognition Than Trung Pham ;Jin Young Kim ;Seung You Na pp.832-842

참고문헌 (13건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Nonnegative features of spectro-temporal sounds for classification 네이버 미소장
2 D. FitzGerald, M. Cranitch, and E. Coyle, “Shifted nonnegative matrix factorisation for sound source separation,” in Proc. IEEE Workshop on Statistical Signal Processing, pp.1132-1136, July, 2005. 미소장
3 D. FitzGerald, M. Cranitch, and E. Coyle, “Sound source separation using shifted non-negative tensor factorisation,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. V653-656, May, 2006. 미소장
4 M. Helen and T. Virtanen, “Separation of drums from polyphonic music using non-negative matrix factorization and support vector machine,” in Proc. European Signal Processing Conference, Sept., 2005. 미소장
5 M. Kim and S. Choi, “On spectral basis selection for single channel polyphonic music separation,” in Proc. International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), vol. 2, pp. 157 162, Sept., 2005. 미소장
6 Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization. 네이버 미소장
7 D. D. Lee and H. S. Seung, “Algorithms for non-negative matrix factorization,” in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), vol. 13. MIT Press, pp. 556-562, 2001. 미소장
8 H. Lee and S. Choi, “Group nonnegative matrix factorization for EEG classification,” in Proc. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), pp. 320-327, April, 2009. 미소장
9 P. Smaragdis and J. C. Brown, “Non-negative matrix factorization for polyphonic music transcription,” in Proc. IEEE Workshop on Applications of Signal Processing to Audio and Acoustics, pp. 177 180, Oct., 2003. 미소장
10 T. O. Virtanen, “Monaural sound source separation by nonnegative matrix factorization with temporal continuity and sparseness criteria,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 15, no. 3, pp. 1066 1074, 2007. 미소장
11 J. Yoo and S. Choi, “Weighted nonnegative matrix co-tri factorization for collaborative prediction,” in Proc. of 1st Asian Conference on Machine Learning, pp. 396-411, Nov., 2009. 미소장
12 J. Yoo, M. Kim, K. Kang, and S. Choi, “Nonnegative matrixpartial co-factorization for drum source separation,” in Proc. of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2010 (submitted for publication). 미소장
13 M. Kim, J. Yoo, K. Kang, and S. Choi, “Blind Rhythmic Source Separation: Nonnegativity and Repeatibility,” in Proc. of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2010 (submitted for publication). 미소장

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