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Piano2Notes-피아노 음악을 음표로 변환 – Google Play 앱

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Piano2Notes-피아노 음악을 음표로 변환

»피아노 녹음을 악보로 변환

»필사된 음악을 악보로 보기

»악보 재생 및 결과물 듣기

»PDF, MIDI 또는 MusicXML로 시트 다운로드

»작곡한 음악을 친구들과 공유

어플 작동법 🎶

피아노 반주가 업로드되면 당사의 인공 지능 기반 필사 프로그램이 이를 처리하여 악보를 생성합니다. 처리가 완료되면 3가지 형식으로 결과물을 받아 보실 수 있습니다. (Midi 파일, PDF 각인 시트 및 MusicXML 디지털 노트 시트) 피아노 곡을 악보로 변환하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다!

이 앱이 제공하지 않는 것 ⚠️

»여러 악기 분리 :

본 앱은 여러 악기를 구분하여 처리 할 수 없습니다. 여러 악기가 동시에 녹음된 연주물을 업로그 하시면 원하는 필사 결과가 나타나지 않습니다! 이름에서 알 수 있듯이 Piano2Notes는 피아노 녹음물만 처리 가능합니다.

»라이브 노트 인식 :

본 앱은 즉석 연주 결과를 표시 할 수 없습니다. 시간이 다소 걸리나, 빈도 분석은 가능합니다.

»100 % 일치율 :

본 앱은 연주 된 음표를 100 % 감지하지 못하며 잘못 감지하는 경우도 발생할 수 있습니다. 그러나 입력 품질에 따라 유의미한 제안을 제공합니다!

필요 사항 📋

»인터넷 : 서버 연결을 위한 인터넷 연결

»Android : 버전 5.0 이상

»마이크

데스크탑 버전 💻

»웹 브라우저를 통해 실행할 수있는 데스크톱 버전이 있습니다. https://piano2notes.com

»데스크탑 버전은 Youtube에서 조각 변환, MP3 파일 업로드 및 PDF, MIDI 또는 MusicXML 파일로 다운로드와 같은 더 많은 기능을 갖췄습니다.

음악에 개인적인 메모를 남겨주세요!

요약 🎶➡️📄

녹음된 피아노 반주를 악보로 변환

Piano2Notes를 사용하면 시간과 공간의 제약 없이 편리하게 악기를 녹음 할 수 있습니다.

녹취물은 개인 계정에 업로드 되고 악보로 기록됩니다.

피아노 곡을 악보로 변환하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다! 🎊🎉

문의 🤝

다른 기능을 원하십니까? 예상대로 작동하지 않습니까? 저희는 사용자의 의견을 중요하게 생각합니다. 원하시는 것이 있다면 언제든 연락주세요.

✍️ [email protected]으로 이메일을 보내주세요.

본 앱은 지속적으로 개발되고 있으며 정기적으로 업데이트 됩니다 ❗

업데이트 날짜 2022. 5. 10.

[madmom] 피아노 음원을 MIDI note로 변환하기 (python)

시간이 별로 없는 프로젝트였기 때문에 1차적 목표를 피아노 소리를 MIDI note로 따내는 것으로 설정했다.

음원은 아이폰/아이패드의 Garage Band 앱으로 피아노를 연주해서 m4a파일을 얻었다.

비트와 음의 길이를 모두 무시하고 음만 먼저 따내는 일에는 madmom.features.notes 안에있는 함수들만을 이용하면 충분했다.

잘은 모르겠지만 두가지 방법이 있는듯했다.

RNNPianoNoteProcessor + NoteOnsetPeakPickingProcessor CNNPianoNoteProcessor + ADSRNoteTrackingProcessor

RNNPianoNoteProcessor + NoteOnsetPeakPickingProcessor

처음에는 MIDI note를 추출할 샘플 음원으로 madmom github에 올라와있는 stereo_sample.wav 파일을 이용했다. 사실 이 음원은 화음이 들어가 있었다. 단음 2개, 2단 화음 2개, 총 6개의 음으로 이루어진 샘플 파일로 추출을 시도했다. 우선 추출 전에 음원 데이터를 array로 변환한 결과를 보고가자.

from madmom.features import * proc = RNNPianoNoteProcessor() act = proc(‘tests/data/audio/stereo_sample.wav’) print(act.shape) print(act)

실행 결과

(415, 88) [[ 5.6179601e-04 5.7703583e-04 3.4437981e-04 … 6.6896435e-04 -8.4263738e-04 1.6938150e-04] [ 9.3447394e-05 -3.6145560e-05 3.0633062e-05 … 3.6225654e-05 -7.1371906e-05 -4.8864633e-05] [ 1.6996113e-04 -6.8070367e-06 -1.1721067e-04 … -1.9978732e-05 8.1769191e-05 4.8941001e-05] … [-2.3070141e-05 -8.9600217e-06 -5.0096773e-05 … -1.4978461e-05 4.0986575e-05 -9.8720193e-08] [-6.0462044e-05 -4.6007801e-05 -3.5163015e-05 … -1.1020340e-05 1.3598707e-04 -1.6275793e-05] [-4.3501484e-04 5.9543061e-04 -4.8070401e-04 … -3.1812768e-04 7.8679062e-05 1.8898398e-05]]
act.shape을 출력한 결과로 (415, 88)이 출력되었다. RNNPianoNoteProcessor는 100fps로 음원을 프레임으로 쪼갠다. 415는 그렇게 쪼개진 frame의 개수이다. column 88개는 각 프레임이 피아노 건반 88개 중 하나에 해당할 transition probability인 듯 하다. 그런데 확률이면 왜 음수도 나오는지는 잘 모르겠다. 여튼 이 결과를 우리가 손으로 직접 해석할 일은 없으니 안심하자. 다음의 코드를 실행하면 한번에 실제 MIDI note를 추출한 결과를 얻을 수 있다. pitch_offset=21로 설정해주어야 피아노 음을 정확하게 인식할 수 있다고 한다. 사실 여기까지는 도큐먼트에 있는 대로 따라하면 된다.

proc = NoteOnsetPeakPickingProcessor(fps=100, pitch_offset=21) act = RNNPianoNoteProcessor()(‘tests/data/audio/stereo_sample.wav’) print(proc(act))

결과
[[ 0.14 72. ] [ 1.56 41. ] [ 3.37 75. ]]
0번 column은 각 note의 attack timing인 듯 하고 1번 column은 각 note의 MIDI number이다. 분명 note가 6개 있는 음원 파일을 넘겨줬는데 3개밖에 찾지 못했다. 그래서 필자는 2번 방법도 시도해보았다.

CNNPianoNoteProcessor + ADSRNoteTrackingProcessor

proc = CNNPianoNoteProcessor() adsr = ADSRNoteTrackingProcessor(pitch_offset=21) act = proc(‘test/data/audio/stereo_sample.wav’) MIDI_notes = adsr(act) print(MIDI_notes)

ADSRNoteTrackingProcessor의 사용법은 document에 자세히 나와있지는 않지만 1번 방법때처럼 pitch_offset=21로 주어보았다.

결과
[[ 0.12 72. 1.44] [ 1.54 41. 1.84] [ 2.5 77. 1. ] [ 2.52 65. 0.96] [ 2.54 60. 0.82] [ 2.58 56. 0.82] [ 3.34 75. 0.82] [ 3.42 43. 0.74]]
이번엔 음 6개짜리 샘플 음원에서 8개의 음을 찾아냈다. 나는 차라리 음을 많이 찾고 줄여나가는 것이 쉽겠다고 판단하여 CNN + ADSR 조합을 조금 더 연구해보기로 했다. array의 첫번째 두번째 column은 아까와 같은 듯 하고 세번째 column은 무슨 숫자인지 아직 모르겠다.

소스코드를 열러본 결과 굉장히 많은 parameter를 조정해줄 수 있었고, 하나씩 다 해본 끝에 onset_threshold=0.9 를 넘겨주었을 때 비로소 올바른 결과값을 출력할 수 있었다. onset_threshold는 생성자에서 0.5로 기본적으로 초기화되고 있던 값이었다. onset이란 음의 시작점을 말하는데 이 한계값을 적절히 높여주었더니 음으로 인식되면 안되는 노이즈들이 제거되어 올바른 결과가 도출된 것 같다.

출력 결과는 다음과 같다.
[[ 0.12 72. 1.44] [ 1.54 41. 1.84] [ 2.5 77. 1. ] [ 2.52 65. 0.96] [ 3.34 75. 0.82] [ 3.42 43. 0.74]]
여기서 주목할 점은 마지막 4개의 음은 사실 2단 화음 2개라는 점이다. 각 화음끼리의 attack timing은 각각 0.02, 0.08 간격이다. 악보를 그릴 때 각 음간의 간격이 0.08이하이면 화음으로 처리한다 등의 규칙으로 활용할 수 있겠다. (필자의 경우 0.03을 기준으로 하였다.)

필자의 경우 위의 과정들을 수행할 때에 stereo_sample.wav가 아닌 다른 wav파일이나 m4a, mp3 파일들을 변환하려고 하면 에러가 떴다. 이를 위해서 ffmpeg를 설치해야했다. pip으로 설치하는 것이 아니라 인터넷에 검색을 해서 컴퓨터에 직접설치를 하고 컴퓨터를 재부팅 했더니 venv임에도 반영이 잘 되었던 것 같은데 기억이 확실하지 않다. 주의하시길 바란다.

악보 그리기는 vexflow 카테고리에서 이어진다.

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PDF 악보를 디지털 악보로 변환하는 프로그램 PhotoScore(포토스코어)

PDF 악보를 디지털 악보로 변환하는 프로그램

악보 변환 포토 스코어 사용기

Avid Photoscore 사용기를 다룬다.

악보를 미디, Music.xml, sib 파일로 변환을 해주는 프로그램이다.

커버곡 음악 작업을 많이 한다면

고려해볼 만 선택지이다.
[ 서론 ]
실용음악과를 전공하고 음악 생활을 하고 있다.

음악에 관련된 일을 하다 보면

커버곡을 반주하는 경우가 굉장히 많다.

한 달에 몇 달 정도 카피를 하게 될까?

사람들 마다 다르겠지만, 최소 10곡 정도는 하게 되는 것 같다.

그런데 공연활동을 한두 개 더 하기 시작하면

커버곡을 정말 많이 카피하고, 합주하게 된다.

그러면 하루 종일 카피만 하게 되는 경우가 생긴다.

시간을 효율적으로 보내기 위해서는 카피 시간을 줄여야 한다.
[ 카피 시간을 줄이기 위한 방법? ]
카피 시간을 줄이기 위한 제일 큰 방법은 무엇일까?

악보를 구하는 것이다.

악보를 참고하면서 카피를 새롭게 해야 한다.
[ 구입을 하게 된 계기, 나의 생활 패턴 ]
요새는 코로나로 인해 공연이 잠잠하다만,

공연을 한창 하는 시기(연말, 연초, 여름 시즌)는 곡을 많이 카피한다.

한 시즌에 30-40곡? 정도 카피를 하고 연주를 하게 된다.

한 곡당 카피를 하는데 1시간 정도로 오래 걸리는 편이다.

코드, 특이한 점 등을 빠르게 외우기가 어려워한다.

그래서 카피하는 시간을 줄이고 연습하는 시간을 늘려야 했다.
[ 그중에 왜 포토 스코어를 구입했는가? ]
내가 사보 프로그램을 시벨리우스를 사용하기 때문이다.

사실 좋은 대체 방안인 뮤즈 스코어가 있다.

구독제이고 추가로 결재하는 느낌으로 보류하였다.

시벨리우스를 학생용으로 구입했는데

그러면 추가 구입으로 할인을 조금 붙여서 공부가 가능했다.
[ 시벨리우스 실사용 화면 ]
이름과 회사 시리얼 넘버를 입력하는 화면이다.

조금은 투박한 디자인이다.

나온 지가 좀 된 소프트웨어라서 그런가?

샘플 악보를 보여주고 있다.

인식이 되는 방법을 보여주고 있다.

왼쪽 상단의 Read 버튼을 누르면 된다.

음표는 잘 인식이 되는데 슬러가 조금 인식이 이상할 때가 있다.

스캔과 Read 버튼을 누르면 나오는 화면이다.

PDF의 해상도가 어떤 것인지 확인하는 것이다.

대부분 Medium이다.

High로 했다가 인식이 안 되는 경우가 생긴다.

Bruno Mars의 When I was your Man

PDF 파일을 불러왔다.

인터페이스에 대한 정리이니 침 고하면 된다.

시벨리우스와 동일하게 편집이 가능하지만,

조금 불편한 편.

시벨리우스로 작업하는 것이 훨씬 좋다.

Music.xml 파일로 변환을 하고

시벨리우스에서 여는 것이 사용감이 좋다.

편집을 할 수 있는 화면이다.

특이한 점은 펜을 활용해서 그릴 수 있는 것도 있다.

아이패드 사이드카를 활용하면

사용성이 더 올라갈 것이다.
[ 인식률은 어느 정도? ]
인식률이 대단하다고 표현하기는 어렵다.

그냥 악보를 디지털로 빠르게 옮겨주는 것에 의의를 두는 것이 좋다.

시벨리우스로 꼭 2차 편집을 해주어야 한다.

노트는 잘 구분하다만

3연음 부터 이상하게 인식한다.

F 코드를 Forte로 보는 어처구니없는 경우도 있다.
[ 정리 및 의의 ]
위 프로그램을 구입을 해서 드라마틱하게 효과를 보는 것은 아니다.

그러나 한곡 카피를 하기 위해서 악보 작업까지 1시간이 걸렸다면

악보를 디지털로 옮겨놓으니, 30분 정도로 단축이 된다.

한 달에 커버곡의 팝, 가요를 연주할 일이 많다면

악보 사이트에서 악보를 구하고

Photoscore로 Sibelius로 옮기고 보관을 하는 것이 큰 도움이 된다.

했던 곡들은 디지털 악보로 보관을 하니까

다음에 다시 딸 일도 없어지고 그렇다.

나는 효과를 많이 보고 있다고 생각한다.

이번 달에도 40곡 정도를 카피해야 하는데

시간을 조금이라도 줄여야 내 연습도 하고,

다른 활동들도 해나갈 수 있으니까.

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혹시 없으신분 계시면 ^^ PDF파일(악보)를 Midi파일로변환 해주는 프로그램. – 자유 게시판 – 작곡재료창고

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