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스펙트럼 도식화를 통한 인공지능 커버 음악 서비스 분석Artificial Intelligence Cover Music Analysis by Spectrum Schematic
- Other Titles
- Artificial Intelligence Cover Music Analysis by Spectrum Schematic
- Issue Date
- Dec-2023
- Publisher
- 한국게임학회
- Keywords
- AI; Music; Singer; Media; Composer; 인공지능; 음악; 가수; 미디어; 작곡가
- Citation
- 한국게임학회 논문지, v.23, no.6, pp 75 - 84
- Pages
- 10
- Journal Title
- 한국게임학회 논문지
- Volume
- 23
- Number
- 6
- Start Page
- 75
- End Page
- 84
- ISSN
- 1598-4540
2287-8211
- Abstract
- 본 논문은 인공지능 음악에 대하여 분석하고, 인공지능 커버 음악 서비스에 대해 분석하고자 한다. 기존에 존재하는 인공지능을 활용한 사운드들에 대해 분석하고, 주파수에 따른 데시벨의 스펙트럼 도식화를 통해 원곡과 가장 유사한 학습을 하는 서비스, 원곡에 원곡 가수 목소리를 학습한 목소리와 원곡과의 유사성, 학습 시간별 차이점을 성별을 나누어 실험하여 분석해보았다. 실험 결과, 모든 실험에 공통적인 특징으로 주파수에 따른 데시벨이 실험 대상과 비교하여 가장 유사한 구간이 300Hz 미만인 부근에 존재한다는 점을 알 수 있었으며, 이와 관련된 연구가 활발히 이루어져 사람들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있기를 기대한다.
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- Appears in
Collections - College of Information Technology > Global School of Media > 1. Journal Articles
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Related Researcher
- Sung, Jung Hwan
- College of Information Technology (Global School of Media)