Machine learningTranscription
자동 음악 채보
자동 음악 채보(Automatic music transcription)는 오디오 녹음을 기보법(예: 음높이, 시작 시점, 길이 등을 포함한 악보)으로 변환하는 작업입니다. Klapuri (2008)에 의해 연구 문제로 공식화된 이 작업은 음악 정보 검색(music information retrieval) 분야에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 채보를 통해 음악 교육, 작곡 분석, 디지털 보존이 가능해집니다. 특히 피아노 음악에 딥러닝을 사용하는 현대 시스템(Hawthorne et al., 2019)은 상당한 발전을 이루었지만, 일반적인 다성 음악(polyphonic music)에서는 여전히 완벽과는 거리가 멉니다.
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출처
- Klapuri, A. (2008). Automatic music transcription as we know it today. Journal of New Music Research, 33(3), 323-337. DOI: 10.1007/978-0-387-30441-0_20 ↗
- Poliner, G. E., & Ellis, D. P. (2007). A discriminative model for polyphonic piano transcription. IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 15(3), 1116-1126. DOI: 10.1155/2007/48317 ↗
- Hawthorne, C., Elsen, E., Song, J., Roberts, A., Simon, I., Raffel, C., ... & Engel, J. (2019). Onsets and Frames: Dual-Objective Piano Transcription. In ISMIR. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Music Transcription Algorithm. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/music-information-retrieval/automatic-music-transcription
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