Piano is one of the most widely played musical instruments. Thanks to its wide pitch range and the ability to produce very complex polyphonic music, piano has been often used as a tool for composition and a crucial instrument in western classical music, jazz, film, and most other complex western musical genres. Since most pieces of piano music are polyphonic, extracting monophonic melody from it could be very useful in fields such as searching for piano music by melodies, checking for copyright infringements, and arranging piano music for other musical instruments.
In this thesis, we present a method for extracting melodies from piano music. In order to extract melodies accurately from polyphonic piano music, we categorized piano music into three groups taking into account its musical characteristics. The first group is called Type E, which shows minimal note duration overlaps except for the notes that are played at the same time. The second group is Type H, in which the melody exists in the higher pitch part of the music. The last group is Type L, in which the melody exists in the lower pitch part of the music. We analyzed the three groups in order to utilize the characteristics of each type so that we could extract melodies accurately. Then we implemented a system that reads midi files as an input, decides to which type the input music belongs and extracts melodies according to the type. We evaluated our approach by calculating the precision of the music type decision module and the precision and recall of the melody extraction module. The results show that our system successfully extracts melodies from piano music.
피아노는 가장 널리 쓰이는 악기들 중 하나이다. 피아노는 넓은 음역과 높은 다음성의 음악을 생성할 수 있기 때문에 작곡의 도구로, 그리고 서양 고전 음악이나 재즈, 영화, 그 밖의 대부분의 서양 음악에 매우 중요한 도구로 자주 쓰여왔다. 피아노 음악은 대부분이 다음 음악이기 때문에 그로부터 단음의 멜로디를 추출할 수 있다면 멜로디를 이용한 음악 검색이나 음악 표절 여부 판단, 피아노 음악을 다른 악기를 위한 음악으로 편곡 할 때와 같이 다양한 분야에 도움이 될 것이다.
본 연구는 피아노 음악으로부터 멜로디를 추출하는 방법을 제안한다. 다음 피아노 음악으로부터 정확하게 멜로디를 추출하기 위해서 본 연구는 음악의 특성을 고려해서 피아노 음악을 세 그룹으로 분류한다. 첫 번째 그룹인 E 타입의 음악에서는 동시에 발생하는 음들을 제외하고는 음들의 지속 기간의 겹침이 매우 적다. 두 번째 그룹인 H 타입의 음악에서는 멜로디가 높은 음역대에 존재한다. 마지막 그룹인 L 타입의 음악에서는 멜로디가 낮은 음역대에 존재한다. 본 연구는 세 그룹을 각각 분석해서 멜로디를 정확하게 추출하는데 각 그룹의 특성을 활용한다. 제안한 방법에 따라 구현한 시스템은 미디 파일을 입력 받고 입력 받은 음악이 어떤 타입에 속하는지 판단한 후에 그에 맞춰서 멜로디를 추출한다. 평가 과정은 음악 자동 판별 모듈의 정확도 측정과 멜로디 추출 모듈의 정확도와 재현율의 측정으로 구성된다. 평가 결과 본 연구에서 제안하는 방법을 이용해 피아노 음악으로부터 멜로디를 성공적으로 추출할 수 있음을 확인했다.
