# BERT-APC: A Reference-free Framework for Automatic Pitch Correction via Musical Context Inference

### 저자

Sungjae Kim, Kihyun Na, Jinyoung Choi, Injung Kim

### 💡 개요

본 논문은 레퍼런스 없이 음악적 맥락을 활용하여 음성 녹음의 음정 오류를 자동 보정하는 BERT-APC라는 새로운 프레임워크를 제안한다. BERT-APC는 먼저 각 음표의 안정적인 구간에서 추정된 고정 음정을 기반으로, 음악 언어 모델을 재활용하여 의도된 음정 시퀀스를 추론하고, 마지막으로 감정 표현을 위한 의도적인 음정 변화를 보존하면서 오류를 수정한다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 레퍼런스 없이 음악적 맥락 정보를 활용하여 탁월한 음정 보정 성능을 달성한다.

- 인간의 감정 표현 및 자연스러움을 보존하면서도 음정 오류를 효과적으로 수정한다.

- 본 연구는 음악 언어 모델을 활용한 레퍼런스 프리(reference-free) 음정 보정의 최초 시도로, 향후 음악 생성 및 편집 분야에 대한 새로운 가능성을 제시한다.

- (한계점 또는 향후 과제) 학습된 데이터 증강 전략의 일반화 성능 향상 및 다양한 음악 장르 및 녹음 환경에서의 적용 가능성 검증이 필요하다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2511.20006)

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