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KCI등재후보 학술저널

YOLO 기반의 광학 음악 인식 기술 및 가상현실 콘텐츠 제작 방법

YOLO based Optical Music Recognition and Virtual Reality Content Creation Method

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딥러닝에 기반한 광학 음악 인식 기술(Optical Music Recognition, OMR)을 사용하여 도출된 결과를 가상현실 (Virtual Reality, VR) 게임에 적용시킨 것을 제안한다. 딥러닝 모델은 YOLO v5를 사용했으며 검출되지 않은 객체를 검출하기 위해 Hough transform 사용, 보표 크기 수정 등을 수행한다. 출력된 결과 파일을 사용하여 VR 게임에서 BPM, 최대 콤보 수, 음정과 박자를 분석하여 사용하고 리소스 관리를 위한 Object Pooling 기술을 통해 노트가 밀리는 현상을 방지한다. 광학 음악 인식 기술을 통해 나온 음악 요소로 VR 게임을 제작하여 VR 콘텐츠 제공과 함께 광학 음악 인식의 활용성을 넓히는 것을 확인하였다.

Using optical music recognition technology based on deep learning, we propose to apply the results derived to VR games. To detect the music objects in the music sheet, the deep learning model used YOLO v5, and Hough transform was employed to detect undetected objects, modifying the size of the staff. It analyzes and uses BPM, maximum number of combos, and musical notes in VR games using output result files, and prevents the backlog of notes through Object Pooling technology for resource management. In this paper, VR games can be produced with music elements derived from optical music recognition technology to expand the utilization of optical music recognition along with providing VR contents.

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론

Ⅲ. 결론

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