음성 인식 기술을 활용한 Open Exchange 애플리케이션의 혁신적인 음악 벡터 검색 솔루션 분석

핵심 기술

본 글은 Open Exchange 애플리케이션의 솔루션 사이클 분석을 공유하며, 웹 페이지 버튼을 통해 사용자의 음성을 캡처하고 IRIS 통합을 통해 음성 데이터에서 의미론적 정보를 추출하여 음악 벡터 검색을 위한 새로운 AI 솔루션 기회를 탐색합니다.

기술적 세부사항

• 음성 캡처 및 의미 추출: 웹 버튼을 통해 사용자 음성을 캡처하고, IRIS 시스템을 활용하여 음성 데이터에서 의미론적 정보(시맨틱 미닝)를 추출합니다.
• 음악 벡터 검색을 위한 인코딩:
  • 음악적 음성을 수치적 변화(음의 높이 차이)로 인코딩하여 데이터의 효율성을 높입니다. 예: A, B, C, E, A → +1, +1, +2, -4.
  • 음표 길이(긴 음표: 0.7초 이상, 짧은 음표: 0.7초 미만)와 음표 간의 간격(0.5초 초과)을 단순화하여 처리합니다.
  • 음고 변화의 최대 범위를 ±45로 제한하여 데이터의 일관성을 유지합니다.
• MIDI 형식 활용: 음악적 패턴을 표현하고 검색하기 위한 성숙하고 성숙한 옵션으로 MIDI 형식을 활용합니다.
• 데이터 변형 및 스코어링: 원본 시퀀스에 변형(노트 분할/병합, 음표 변화, 간격 추가/제거)을 가하고, 원본과의 편차를 점수화하여 학습 데이터를 생성합니다.
• 벡터 임베딩 생성: 다양한 악기 트랙 및 샘플 튠에 대한 벡터 임베딩을 생성합니다.
• 훈련 실험: 비지도 학습 및 유사도 점수 지도 학습 방식을 사용합니다.
• 성능 최적화: 현재 구현에서 낮은 발생 빈도와 높은 발생 빈도 시퀀스를 포함할지 여부에 대한 컷오프 값을 검토합니다.
• 악기 필터링: 드럼과 같이 인간의 입력으로 참조되지 않을 가능성이 있는 악기 트랙은 필터링합니다.
• 향후 탐색: 피치 벤딩과 같은 MIDI 정보를 활용하여 WAV를 MIDI로 변환하는 방식을 개선할 수 있습니다.

개발 임팩트

• 음성 데이터를 활용하여 음악 검색의 새로운 가능성을 열고, 개인화된 음악 경험을 제공할 수 있습니다.
• 효율적인 인코딩 및 벡터 검색 기술을 통해 대규모 음악 데이터셋에 대한 빠르고 정확한 검색을 지원합니다.
• AI 기반 솔루션 개발에 대한 새로운 아이디어를 제공하며, 음성 인터페이스와 음악 기술의 융합을 촉진합니다.

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