인공지능 마스터링 기술을 활용한 음원 후가공 솔루션 개발
사업 정보
| 내역사업 |
(7월) 팁스(TIPS) 창업기업 지원계획 통합공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
인공지능 마스터링 기술을 활용한 음원 후가공 솔루션 개발 |
| 과제고유번호 |
1425170252 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
예산출처지역 |
대전광역시 |
사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2022 |
총연구기간 |
2022-08-01 ~
2024-07-31
|
당해연도 연구기간 |
2022-08-01 ~
2023-07-31
|
요약 정보
| 연구목표 |
1) Data Lake- 전문 스튜디오와 엔지니어를 통한 높은 퀄리티의 데이터 생산- 데이터 전처리를 통한 데이터 효율화- 오디오 데이터에 특화된 데이터 증식 알고리즘 적용 - Data Lake PipeLine 개발2) 인공지능 음향 가공 기술- 음향 가공을 위한 인공지능 모델 개발 및 학습- 음향 가공을 위한 인공지능 모델 고도화 및 경량화- 음향 가공을... |
| 연구내용 |
1) Data Lake전문 스튜디오와 엔지니어를 통해 퀄리티 높은 데이터를 인공지능 모델이 잘 학습 할 수 있는 형태로 생산한다.수집된 데이터는 Data PipeLine을 통해 Data Preprocessing으로 전달되고 유용한 데이터만 남겨진다.이러한 데이터는 하이라이트 추출 알고리즘 및 mel-spectrogram과정을 거쳐 전처리가 된다.또한 데이터... |
| 기대효과 |
음원 제작 후가공 단계인 믹싱, 마스터링 단계의 시장 공급불균형 문제를 해소하고자 함. 인공지능 음원가공기술은 음원 튜닝 전문 기술을 통해 인공지능 믹싱/마스터링 Tool을 개발하고자 하며, 이를 통해 기존의 믹싱/마스터링 할 때 걸리는 시간과 비용 측면에서의 효율적 효과를 통해 공급 문제를 해결하여 산업의 접근성 제고를 기대함.인공지능 주파수 합성기술은 ... |
| 키워드 |
인공지능,마스터링,콘텐츠,데이터,음향 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
|
|
|
|
|
|
기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
산업기술분류 |
|
| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
기술수명주기 |
|
| 연구수행주체 |
산 |
과학기술표준분류 |
인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션 |
| 주력산업분류 |
|
적용분야 |
출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업 |
| 중점과학기술분류 |
|
과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
과제수행기관(업)명 |
(주)사운드플랫폼 |
사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
소속기관명 |
(주)사운드플랫폼 |
사업자등록번호 |
|
| 최종학위 |
학사이하 |
최종학력전공 |
|
사업비
| 국비 |
105,000,000
|
지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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사업 정보
| 내역사업 |
(7월) 팁스(TIPS) 창업기업 지원계획 통합공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
인공지능 마스터링 기술을 활용한 음원 후가공 솔루션 개발 |
| 과제고유번호 |
1425170252 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
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| 예산출처지역 |
대전광역시 |
| 사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2022 |
| 총연구기간 |
2022-08-01 ~
2024-07-31
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| 당해연도 연구기간 |
2022-08-01 ~
2023-07-31
|
요약 정보
| 연구목표 |
1) Data Lake- 전문 스튜디오와 엔지니어를 통한 높은 퀄리티의 데이터 생산- 데이터 전처리를 통한 데이터 효율화- 오디오 데이터에 특화된 데이터 증식 알고리즘 적용 - Data Lake PipeLine 개발2) 인공지능 음향 가공 기술- 음향 가공을 위한 인공지능 모델 개발 및 학습- 음향 가공을 위한 인공지능 모델 고도화 및 경량화- 음향 가공을... |
| 연구내용 |
1) Data Lake전문 스튜디오와 엔지니어를 통해 퀄리티 높은 데이터를 인공지능 모델이 잘 학습 할 수 있는 형태로 생산한다.수집된 데이터는 Data PipeLine을 통해 Data Preprocessing으로 전달되고 유용한 데이터만 남겨진다.이러한 데이터는 하이라이트 추출 알고리즘 및 mel-spectrogram과정을 거쳐 전처리가 된다.또한 데이터... |
| 기대효과 |
음원 제작 후가공 단계인 믹싱, 마스터링 단계의 시장 공급불균형 문제를 해소하고자 함. 인공지능 음원가공기술은 음원 튜닝 전문 기술을 통해 인공지능 믹싱/마스터링 Tool을 개발하고자 하며, 이를 통해 기존의 믹싱/마스터링 할 때 걸리는 시간과 비용 측면에서의 효율적 효과를 통해 공급 문제를 해결하여 산업의 접근성 제고를 기대함.인공지능 주파수 합성기술은 ... |
| 키워드 |
인공지능,마스터링,콘텐츠,데이터,음향 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
| 산업기술분류 |
|
| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
| 기술수명주기 |
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| 연구수행주체 |
산 |
| 과학기술표준분류 |
인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션 |
| 주력산업분류 |
|
| 적용분야 |
출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업 |
| 중점과학기술분류 |
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| 과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
| 과제수행기관(업)명 |
(주)사운드플랫폼 |
| 사업자등록번호 |
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| 연구책임자 |
| 소속기관명 |
(주)사운드플랫폼 |
| 사업자등록번호 |
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| 최종학위 |
학사이하 |
| 최종학력전공 |
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사업비
| 국비 |
105,000,000
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| 지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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