| 연구목표 |
o 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 개발o 핵심 기술 - 오디오 내 음악 구간 탐지 및 분리 기술 (세... |
| 연구내용 |
o 주요 기능 및 규격 - 오디오 내 음악 구간 탐지 및 분리 * 오디오 신호 내 음악 구간 탐지 기능 (F1-Score 0.95이상) *음악-대사 분리 기능 (SDR 8.0이상) - 변형 및 편집에 강인한 딥러닝 기반 음원 피쳐 및 특징 추출 * 방송, 1인미디어 환경의 오디오 변형, 편집, 잡음합성 시뮬레이션 기능(Pitch... |
| 기대효과 |
o 기술적 측면 - 방송음악 저작권료 산정 시스템 고도화를 위한 기술력 확보 - 인공지능에 기반한 음악 탐색 기술 고도화 o 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... |
| 키워드 |
딥러닝 오디오 피처, 음악 검출, 고속 음악 탐색, 배경음악 식별, 실연음악 식별 |