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기계 학습 기반의 음악 편곡 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019033988
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일 실시예에 따른 음악 편곡 장치는 복수의 심볼릭 음악 데이터로부터 추출한 음악 특성 및 음악 지표를 기반으로 학습하여 음악 지표 모델을 생성하는 음악 지표 모델 생성부, 상기 음악 지표 모델 생성부로부터 생성된 음악 지표 모델에 기반하여 편곡하고자 하는 대상음악의 음악 특성을 추정하는 음악 특성 추정부 및 상기 추정한 대상 음악의 음악 특성을 이용하여, 상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 음악 요소 변경부를 포함할 수 있다.
Int. CL G10H 7/00 (2006.01.01)
CPC G10H 7/002(2013.01) G10H 7/002(2013.01) G10H 7/002(2013.01) G10H 7/002(2013.01)
출원번호/일자 1020170021465 (2017.02.17)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1887996-0000 (2018.08.07)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180813) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.02.17)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이인권 대한민국 서울특별시 강서구
2 조용훈 대한민국 서울특별시 구로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2017-0165196-99
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.07.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.09.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0168478-09
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2017.11.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0809089-86
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.01.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0069968-34
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.01.22 수리 (Accepted) 1-1-2018-0069967-99
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.05.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0354655-14
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.06.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0541068-18
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.06.01 수리 (Accepted) 1-1-2018-0541067-62
10 등록결정서
Decision to grant
2018.08.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0527082-65
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번호 청구항
1 1
복수의 심볼릭 음악 데이터로부터 추출한 음악 특성 및 음악 지표를 기반으로 학습하여 음악 감정을 정의하기 위한 음악 지표 모델을 생성하는 음악 지표 모델 생성부;상기 음악 지표 모델 생성부로부터 생성된 음악 지표 모델에 기반하여 편곡하고자 하는 대상음악의 음 길이, 음 높이, 음의 분포, 멜로디 구성의 평균 음들과 관련된 음악 특성을 추정하는 음악 특성 추정부; 및상기 추정한 대상 음악의 음악 특성을 상기 음악 지표 모델에 정의된 상기 음악 감정 중 편곡하고자 하는 음악 감정에 따른 제1 특성값 및 상기 제1 특성값에 따른 상기 편곡하고자 하는 음악 감정의 음 높이 및 음 길이의 평균값을 포함하는 제2 특성값을 이용하여, 상기 편곡하고자 하는 음악 감정으로 상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 음악 요소 변경부;를 포함하되,상기 음악 요소 변경부는 편곡하고자 하는 음악 감정에 속하는 음들의 분포를 나타내는 음 분포 히스토그램을 고려하여 상기 대상 음악의 음악 요소를 변경하여 편곡하는 것을 특징으로 하는 음악 편곡 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 음악 요소 변경부는, 상기 음악 지표 모델 생성부로부터 생성된 음악 지표들 중 적어도 하나의 상기 음악 지표에 따라 기 설정된 상기 제1 특성값을 기준으로 상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 것을 특징으로 하는 음악 편곡 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 음악 요소 변경부는,상기 음악 요소를 벡터로 정의하고, 상기 대상음악의 음 높이 및 음 길이의 평균값을 포함하는 상기 제2 특성값을 고려하여, 상기 대상음악의 음들간 차이를 최소화함에 따라 음악 요소를 변경하는 것을 특징으로 하는 음악 편곡 장치
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컴퓨팅 디바이스에 의한 음악 편곡 방법에 있어서,복수의 심볼릭 음악 데이터로부터 추출한 음악 특성 및 음악 지표를 기반으로 학습하여 음악 감정을 정의하기 위한 음악 지표 모델을 생성하는 단계;상기 생성된 음악 지표 모델에 기반하여 편곡하고자 하는 대상음악의 음 길이, 음 높이, 음의 분포, 멜로디 구성의 평균 음들과 관련된 음악 특성을 추정하는 단계; 및상기 추정한 대상 음악의 음악 특성을 상기 음악 지표 모델에 정의된 상기 음악 감정 중 편곡하고자 하는 음악 감정에 따른 제1 특성값 및 상기 제1 특성값에 따른 상기 편곡하고자 하는 음악 감정의 음 높이 및 음 길이의 평균값을 포함하는 제2 특성값을 이용하여, 상기 편곡하고자 하는 음악 감정으로 상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 단계;를 포함하되,상기 음악 요소를 변경하는 단계는 편곡하고자 하는 음악 감정에 속하는 음들의 분포를 나타내는 음 분포 히스토그램을 고려하여 상기 대상 음악의 음악 요소를 변경하여 편곡하는 것을 특징으로 하는 음악 편곡 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 단계는, 상기 생성된 음악 지표들 중 적어도 하나의 상기 음악 지표에 따라 기 설정된 상기 제1 특성값을 기준으로 상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 것을 특징으로 하는 음악 편곡 방법
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제8항에 있어서,상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 단계는,상기 음악 요소를 벡터로 정의하고, 상기 대상음악의 음 높이 및 음 길이의 평균값을 포함하는 상기 제2 특성값을 고려하여, 상기 대상음악의 음들간 차이를 최소화함에 따라 음악 요소를 변경하는 것을 특징으로 하는 음악 편곡 방법
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복수의 심볼릭 음악 데이터로부터 추출한 음악 특성 및 음악 지표를 기반으로 학습하여 음악 감정을 정의하기 위한 음악 지표 모델을 생성하는 단계;상기 생성된 음악 지표 모델에 기반하여 편곡하고자 하는 대상음악의 음 길이, 음 높이, 음의 분포, 멜로디 구성의 평균 음들과 관련된 음악 특성을 추정하는 단계; 및상기 추정한 대상 음악의 음악 특성을 상기 음악 지표 모델에 정의된 상기 음악 감정 중 편곡하고자 하는 음악 감정에 따른 제1 특성값 및 상기 제1 특성값에 따른 상기 편곡하고자 하는 음악 감정의 음 높이 및 음 길이의 평균값을 포함하는 제2 특성값을 이용하여, 상기 편곡하고자 하는 음악 감정으로 상기 대상음악의 음악 요소를 변경하는 단계;를 포함하되,상기 음악 요소를 변경하는 단계는 편곡하고자 하는 음악 감정에 속하는 음들의 분포를 나타내는 음 분포 히스토그램을 고려하여 상기 대상 음악의 음악 요소를 변경하여 편곡하는 것을 특징으로 하는 동작들을 수행하는 음악 편곡 방법을 실행시키는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 문화체육관광부 중앙대학교 산학협력단 2014년도 선정 문화기술 연구개발지원사업 다중 감각형 콘텐츠 제작을 위한 영상 및 음악의 심미적 동기화 기술 개발