Deep Learning-based Intelligent Music Analysis System for Beginner Instrumentalists

본 논문은 악기 연주 초심자의 효율적인 자기주도적 연습을 지원하기 위해 실시간 음악 인식, 자동 코드 악보 생성, 그리고 악기별 음원 분리 기술을 통합한 지능형 음악분석시스템을 제안한다. 기존의 악보 확보 과정에서 발생하는 높은 비용과 복잡한 절차, 특히 곡 정보 부재 시 초심자들이 겪는 연습의 진입 장벽을 해소하는 데 연구의 주안점을 두었다. 제안 시스템은 ACRCloud를 활용하여 주변 환경의 음악을 실시간으로 식별하고, 식별된 음원이나 사용자가 제공한 YouTube URL로부터 딥러닝 기반의 화성 분석을 수행하여 정밀한 코드 악보를 자동 생성한다. 또한, Open-Unmix 모델 기반의 음원 분리 기술을 적용하여 보컬, 드럼, 베이스 등 개별 트랙을 독립적으로 제어함으로써 사용자가 특정 파트에 집중할 수 있는 맞춤형 연습 환경을 구축하였다. 본 시스템은 FastAPI 기반 서버와 React Native 기반 클라이언트를 결합한 크로스 플랫폼 아키텍처로 구현되었으며, 실험 결과 다양한 소음 환경에서도 안정적인 인식 정확도와 실시간 처리에 적합한 성능을 입증하였다. 본 연구는 딥러닝 기술을 초심자 중심의 통합 솔루션으로 최적화함으로써 악기 연습의 지속성을 높이고 아마추어 음악 학습 생태계의 접근성을 극대화하는 데 기여할 것으로 기대된다.