| 연구목표 |
대사, 음악, 음향 등 여러 소리가 혼합되고 다양하게 편집되어 사용되는 방송 콘텐츠 음원에서 정확한 개별 음악 사용내역 확인을 위하여, 다양한 변형과 편집에 강인한 음원 특징 추출과 고속 음악 탐색이 가능한 딥러닝 기반 선택적 음악 집중인지(selective attention) 기술 개발 |
| 연구내용 |
1. 오디오 내 음악 구간 탐지 및 분리 기술 : 음악/음성/효과음/잡음 등이 혼합된 방송 오디오에서 배경음악이 포함된 구간을 탐지하고, 탐지된 구간에서 음악만을 선택적으로 분리해 내는 기술 2. 변형 및 편집에 강인한 딥러닝 기반 음악 특징 추출 기술 : 방송 영상과의 믹싱 과정에서 피치/템포/재생속도 등을 조정하여 음악을 변형 또는 편집하더라... |
| 기대효과 |
o 기술적 측면 - 방송음악 저작권료 산정 시스템 고도화를 위한 기술력 확보 - 인공지능에 기반한 음악 탐색 기술 고도화o 경제적·산업적 측면 - 국내외 저작권료 수익 확대 - 글로벌 기업의 기술 종속 극복 - 방송 음악 통합 모니터링 기술 국산화 및 세계 시장 진출 - K-콘텐츠 해외 수출 확대 - 저작물 이용 활성화 및 신시장 창출o 사회적... |
| 키워드 |
딥러닝 오디오 피처, 음악 검출, 고속 음악 탐색, 배경음악 식별, 실연음악 식별 |