화음 정보에 따른 규칙 기반 방식의 음악 조 검출 시스템에 관한 연구

Abstract

오늘날 디지털 매체가 발달하면서 사람들이 수많은 음악을 한꺼번에 검색하고 접할 수 있게 되었다. 이에 따라, 소비자들이 원하는 음악을 효과적으로 검색하거나 활용할 수 있도록 데이터베이스 내 음원들을 자동적으로 분류, 분절, 혹은 요약하는 것에 대한 기술의 발전이 중요해지게 되었다. 이를 위해 대표적으로 떠오른 연구 주제는 음악 구조를 분석하는 것이며, 이 주제와 밀접한 연관이 있는 음악적 요소는 바로 음악의 조(key)이다. 조는 음악 일부 혹은 전체의 화성적 맥락을 의미하는 것으로, 음악의 분위기 및 구조를 인지하거나 분류하는 데 큰 영향을 미친다. 따라서, 음악으로 자동적으로 조를 찾아내는 시스템을 구축하는 것에 대한 연구가 음악정보검색 분야에서 활발히 진행되어왔다. 많은 수의 연구들이 이루어졌음에도 불구하고, 그 동안 제안되었던 시스템들은 안정적이고 높은 정확도로 조를 검출하는 데 한계를 겪고 있다. 그렇기 때문에 조 검출 시스템의 개선은 오늘날에도 여전히 중요한 과제로 남아있다. 관련 연구들은 규칙 기반 방식과 통계 기반 방식의 연구들로 나뉠 수 있으며, 이 중 통계 기반 방식은 최근 기계학습 알고리즘의 발달에 따라 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이 방식에는 데이터 확보의 어려움과 과적합(overfitting)의 위험성이라는 단점이 존재한다. 이는 통계 기반 방식에만 의존하여 조 검출을 시도하는 것이 한계가 있으며, 따라서 규칙 기반 방식의 발전이 함께 이루어져야 함을 시사한다. 최근 화성의 위계를 활용한 조 검출 연구들이 규칙 기반 방식의 잠재성을 제시하고 있다. 대신, 이러한 연구들은 대체적으로 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)나 텍스트 등의 기호적(symbolized) 형태의 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 음악정보검색 분야에서의 실제적인 응용을 위해서는 음원 혹은 오디오 신호를 통해서도 성능을 검증하는 일이 필요하다. 결론적으로, 실제 음원을 대상으로 조를 검출하는 시스템을 구축하는 것에 대한 연구가 이루어져야 하며, 이를 위해 규칙 기반 방식을 어떻게 발전시켜야 할 것인지에 대한 고찰이 필요한 것이다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 입각하여, 음악의 화음 정보를 활용한 규칙 기반 방식의 새로운 조 검출 시스템을 제안하고 실제 음원을 사용하여 그 성능을 검증하고자 한다. 본 연구는 다음과 같이 두 단계로 나뉜다. 첫 번째는 시스템을 제안하는 단계로, 수집한 음원으로부터 시간적인 화음 정보를 정량적으로 추출한 뒤, 그 화음 정보를 이용하여 음원의 지엽적 조를 검출한다. 두 번째로, 시스템 구축에 관련하여 새로 제안한 방법들을 기존의 방법들과 비교하고 각각의 효능성을 검증한다. 본 연구는 음악 구조 분석 및 음악정보검색(Music Information Retrieval) 분야에 학문적으로 기여할 수 있을 뿐만 아니라, 소비자들이 개인의 목적에 따라 음원을 효율적으로 활용할 수 있도록 도와주는 어플리케이션 설계를 위한 기술적 토대가 될 수 있을 것으로 기대된다.