실시간 음역 추출을 통한 음악 추천 알고리즘 구현 및 평가

국문 초록 (Abstract)

한류 음악의 열풍으로 인해 노래방 이용자들이 증가하고 있지만 음 이탈에 대한 두려움을 겪는 이용자들 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 이용자들을 위해 음원 분리 기술과 실시간 음역 추출을 활용한 음악 추천 알고리즘을 제안한다. 사용자의 음성 데이터를 분석하여 해당 사용자의 음역을 파악하고, YIN 알고리즘과 코사인 유사도를 활용하여 음역에 맞는 음악을 추천한다. 실험 결과는 YIN 알고리즘이 실시간 사용자 음역 추출에 효과적임을 보여주며, 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 음악을 쉽게 찾고 즐길 수 있다. 이러한 알고리즘은 음악을 통한 즐거움을 확장하고 사람들 간의 소통과 연결을 촉진할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rising popularity of Hallyu music has led to an increase in karaoke users. However, many users experience pitch deviation fear, which hinders their enjoyment of singing. To address this issue, this study proposes a music recommendation algorithm that utilizes music source separation technology and real-time pitch tracking. The algorithm analyzes user voice data to identify their vocal range and recommends music that matches their range using the YIN algorithm and cosine similarity. Experimental results demonstrate the effectiveness of the YIN algorithm for real-time pitch tracking and the positive impact of the proposed algorithm on user satisfaction. This algorithm is expected to expand musical enjoyment and facilitate communication and connection among people.