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컴퓨터 시스템의 방법에 있어서, 피아노 연주에 대한 음원을 획득하는 단계;상기 음원에 대한 각 프레임의 스펙트로그램(spectrogram)을 기반으로, 상기 프레임 내 음표들에 대한 상태들의 각각을 하나의 값으로 예측하는 단계; 및상기 음표들의 음정(pitch)들 및 상기 음표들의 각각의 상기 예측되는 값을 기반으로, 상기 음표들의 악보를 생성하는 단계를 포함하고,상기 상태들의 각각은, 음표에 대한 시작(onset), 끝(off), 및 지속(sustain)를 나타내는 제 1 상태, 음표에 대한 시작, 끝, 지속, 및 재시작(re-onset)을 나타내는 제 2 상태, 음표에 대한 시작, 끝, 지속, 및 오프셋(offset)을 나타내는 제 3 상태, 또는음표에 대한 시작, 끝, 지속, 오프셋 및 재시작을 나타내는 제 4 상태중 하나로 표현되는, 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 음표들의 상태들을 기반으로, 페달(pedal) 정보를 검출하는 단계를 더 포함하고, 상기 악보를 생성하는 단계는,상기 페달 정보를 추가하여, 상기 악보를 생성하는,방법
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컴퓨터 시스템의 방법에 있어서, 피아노 연주에 대한 음원을 획득하는 단계;상기 음원에 대한 각 프레임의 스펙트로그램(spectrogram)을 기반으로, 상기 프레임 내 음표들에 대한 상태들의 각각을 하나의 값으로 예측하는 단계; 및상기 음표들의 음정(pitch)들 및 상기 음표들의 각각의 상기 예측되는 값을 기반으로, 상기 음표들의 악보를 생성하는 단계를 포함하고,상기 프레임 내 음표들에 대한 상태들의 각각을 하나의 값으로 예측하는 단계는,이전 프레임의 음표들에 대한 상태들을 이용하여, 현재 프레임의 음표들에 대한 상태들을 각각 예측하는, 방법
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제 4 항에 있어서, 상기 프레임 내 음표들에 대한 상태들의 각각을 하나의 값으로 예측하는 단계는,제 1 심층 신경망을 통해, 상기 현재 프레임의 음표들에 대한 음향적 특징들을 각각 추출하는 단계; 및제 2 심층 신경망을 통해, 상기 이전 프레임의 음표들에 대한 상태들과 상기 현재 프레임의 음표들에 대한 음향적 특징들을 기반으로, 상기 현재 프레임의 음표들에 대한 상태들을 각각 예측하는 단계를 포함하는, 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 제 1 심층 신경망은 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN)을 포함하고, 상기 제 2 심층 신경망은 재귀 신경망(recurrent neural network; RNN)을 포함하는, 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 페달 정보를 검출하는 단계는,음정이 임계값을 초과하면서 지속되는 음표들을 검출하는 단계; 및상기 검출된 음표들에 대해 페달을 밟은 것으로 예측하는 단계를 포함하는,방법
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제 2 항에 있어서, 상기 음표들에 대한 상태들을 각각 예측하면서, 상기 음표들의 각각에 대한 세기(intensity)를 예측하는 단계를 더 포함하고,상기 악보를 생성하는 단계는,상기 예측된 세기를 추가하여, 상기 악보를 생성하는,방법
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제 1 항에 있어서, 상기 악보를 이용하여, 상기 피아노 연주를 재현하는 단계를 더 포함하는, 방법
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컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 피아노 연주에 대한 음원을 획득하고,상기 음원에 대한 각 프레임의 스펙트로그램을 기반으로, 상기 프레임 내 음표들에 대한 상태들의 각각을 하나의 값으로 예측하고,상기 음표들의 음정들 및 상기 음표들의 각각의 상기 예측되는 값을 기반으로, 상기 음표들의 악보를 생성하도록 구성되고,상기 상태들의 각각은, 음표에 대한 시작, 끝, 및 지속을 나타내는 제 1 상태, 음표에 대한 시작, 끝, 지속, 및 재시작을 나타내는 제 2 상태, 음표에 대한 시작, 끝, 지속, 및 오프셋을 나타내는 제 3 상태, 또는음표에 대한 시작, 끝, 지속, 오프셋 및 재시작을 나타내는 제 4 상태중 하나로 표현되는,컴퓨터 시스템
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제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 음표들의 상태들을 기반으로, 페달 정보를 검출하고, 상기 페달 정보를 추가하여, 상기 악보를 생성하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
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컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 피아노 연주에 대한 음원을 획득하고,상기 음원에 대한 각 프레임의 스펙트로그램을 기반으로, 상기 프레임 내 음표들에 대한 상태들의 각각을 하나의 값으로 예측하고,상기 음표들의 음정들 및 상기 음표들의 각각의 상기 예측되는 값을 기반으로, 상기 음표들의 악보를 생성하도록 구성되고, 상기 프로세서는,이전 프레임의 음표들에 대한 상태들을 이용하여, 현재 프레임의 음표들에 대한 상태들을 각각 예측하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
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제 13 항에 있어서, 상기 프로세서는,제 1 심층 신경망을 통해, 상기 현재 프레임의 음표들에 대한 음향적 특징들을 각각 추출하고, 제 2 심층 신경망을 통해, 상기 이전 프레임의 음표들에 대한 상태들과 상기 현재 프레임의 음표들에 대한 음향적 특징들을 기반으로, 상기 현재 프레임의 음표들에 대한 상태들을 각각 예측하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
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제 14 항에 있어서, 상기 제 1 심층 신경망은 콘볼루션 신경망(CNN)을 포함하고, 상기 제 2 심층 신경망은 재귀 신경망(RNN)을 포함하는, 컴퓨터 시스템
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제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는, 음정이 임계값을 초과하면서, 지속되는 음표들을 검출하고,상기 검출된 음표들에 대해 페달을 밟은 것으로 예측하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
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제 11 항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 음표들에 대한 상태들을 각각 예측하면서, 상기 음표들의 각각에 대한 세기를 예측하고,상기 예측된 세기를 추가하여 상기 악보를 생성하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
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제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 악보를 이용하여, 상기 피아노 연주를 재현하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
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비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 있어서, 피아노 연주에 대한 음원을 획득하는 단계;상기 음원에 대한 각 프레임의 스펙트로그램을 기반으로, 상기 프레임 내 음표들에 대한 상태들의 각각을 하나의 값으로 예측하는 단계; 및상기 음표들의 음정들 및 상기 음표들의 각각의 상기 예측되는 값을 기반으로, 상기 음표들의 악보를 생성하는 단계를 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램들을 저장하고, 상기 상태들의 각각은, 음표에 대한 시작(onset), 끝(off), 및 지속(sustain)를 나타내는 제 1 상태, 음표에 대한 시작, 끝, 지속, 및 재시작(re-onset)을 나타내는 제 2 상태, 음표에 대한 시작, 끝, 지속, 및 오프셋(offset)을 나타내는 제 3 상태, 또는음표에 대한 시작, 끝, 지속, 오프셋 및 재시작을 나타내는 제 4 상태중 하나로 표현되는, 비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
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제 19 항에 있어서, 상기 프로그램들은,상기 음표들의 상태들을 기반으로, 페달 정보를 검출하는 단계를 더 실행하고,상기 악보를 생성하는 단계는,상기 페달 정보를 추가하여, 상기 악보를 생성하는, 비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
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