• 이 레포지토리는 음악정보검색(Music Information Retrieval)에 대한 주피터 노트북(juypter notebook)으로 구성되어 있습니다.
• 대부분의 내용은 책 "Fundamentals of Music Processing: Using Python and Jupyter Notebooks", Müller, Meinard. 의 목차와 내용을 기반으로 합니다. 아래의 출처를 참고해주시길 바랍니다.
• 목차를 클릭하면 해당 노트북으로 링크 이동합니다. Google Colab으로 연결된 노트북을 열람합니다.

• 1. 들어가며

• 2. 음악표현 (Music Representation)

  • 2.1. 악보 (Sheet Music)
  • 2.2. 기호 표현 (Symbolic Representation)
  • 2.3. 오디오 표현 (Audio Representation)
  • 2.4. 더 읽을거리
  • 2.E. 연습문제

• 3. 신호 분석 - 푸리에 분석 (Fourier Analysis of Signals)

  • 3.1. 수학 리뷰 - 복소수, 지수함수
  • 3.2. 이산 푸리에 변환 (Discrete Fourier Transform) & FFT
  • 3.3. 단기 푸리에 변환 1 (Short-term Fourier Transform, STFT)
  • 3.4. 단기 푸리에 변환 2
  • 3.5. 디지털 신호 (Digital Signals)
  • 3.6. 더 읽을거리
  • 3.E. 연습문제

• 4. 음악 동기화 (Music Synchronization)

  • 4.1. 오디오 동기화 피쳐 (Audio Synchronization Features)
  • 4.2. 동적 시간 워핑 (Dynamic Time Warping, DTW)
  • 4.3. 더 읽을거리
  • 4.E. 연습문제

• 5. 음악 구조 분석 (Music Structure Analysis)

  • 5.1. 음악 구조와 분할 (Music_Structure_and_Segmentation)
  • 5.2. 자기-유사도 행렬 (Self-Similarity Matrix, SSM)
  • 5.3. 오디오 썸네일 (Audio Thumbnailing)
  • 5.4. 노벨티 기반 분할 (Novelty-Based Segmentation)
  • 5.5. 평가 방법 (Evaluation)
  • 5.6. 더 읽을거리
  • 5.E. 연습문제

• 6. 화음 인식 (Chord Recognition)

  • 6.1. 화성의 기본 이론 (Basic Theory of Harmony)
  • 6.2. 템플릿 기반 화음 인식(Template-Based Chord Recognition)
  • 6.3. HMM 기반 화음 인식(HMM-Based Chord Recognition)
  • 6.4. 더 읽을거리
  • 6.E. 연습문제

• 7. 템포와 비트 트래킹 (Tempo and Beat Tracking)

  • 7.1. 온셋 감지 (Onset Detection)
  • 7.2. 템포 분석 (Tempo Analysis)
  • 7.3. 비트와 펄스 트래킹 (Beat and Pulse Tracking)
  • 7.4. 더 읽을거리
  • 7.E. 연습문제

• 8. 내용 기반 오디오 검색 (Content-Based Audio Retrieval)

  • 8.1. 내용 기반 오디오: 서론
  • 8.2. 오디오 식별 (Audio Identification)
  • 8.3. 오디오 매칭 (Audio Matching)
  • 8.4. 버전 식별 (Version Identification)
  • 8.5. 더 읽을거리
  • 8.E. 연습문제

• 9. 음악 정보에 기반한 오디오 분해 (Musically Informed Audio Decomposition)

  • 9.1. 화성-타악기 분리 (Harmonic-Percussive Separation)
  • 9.2. 멜로디 추출 (Melody Extraction)
  • 9.3. NMF 기반 오디오 분해 (NMF-Based Audio Decomposition)
  • 9.4. 더 읽을거리
  • 9.E. 연습문제

• 오직 교육용 목적입니다.

• 오디오, 이미지, csv 자료 등은 아래의 출처로부터 얻었습니다.

• 2023-2-24 이후 업데이트는 이 레포지토리 (블로그)로 추가됩니다.

• Müller, Meinard. Fundamentals of Music Processing: Using Python and Jupyter Notebooks. Springer Nature, 2021.
• https://www.audiolabs-erlangen.de/fau/professor/mueller/bookFMP
• https://musicinformationretrieval.com/
• https://github.com/meinardmueller/libfmp
• https://github.com/SuperShinyEyes/FundamentalsOfMusicProcessing

편집자: 조정효 [email protected]