Earticle

초록

영어

This study aims to empirically examine the effects of a vocal training method based on a real-time AI voice analysis system on vocal fatigue and vocal efficiency, and to investigate the mediating role of vocal fatigue within the structural relationship among these variables. The participants were music majors in their 20s and 30s who had experience in vocal training within the past year. They participated in a three-month VocalAIM-based vocal training program, conducted two to three times per week, with each session lasting 20 to 30 minutes. Pre- and post-assessments were conducted to analyze changes. Vocal fatigue was measured using a Vocal Fatigue Index, while vocal efficiency was evaluated through AI-based acoustic analysis indicators, including pitch accuracy, pitch stability, and amplitude variation. Data were analyzed primarily using regression analysis to examine the effects of vocal training and the relationships among variables. The results are as follows. First, vocal training significantly reduced vocal fatigue. Second, vocal training had positive effects on all sub-factors of vocal efficiency. Third, vocal fatigue was found to have a negative effect on vocal efficiency. Fourth, vocal fatigue was confirmed to play a partial mediating role in the relationship between vocal training and vocal efficiency. This indicates that vocal training not only directly improves vocal efficiency but also exerts an indirect effect by reducing vocal fatigue. This study provides empirical evidence that AI-based real-time voice analysis technology can play a significant role in enhancing the effectiveness of vocal training. It also highlights the importance of integrating vocal fatigue management into vocal pedagogy.

한국어

본 연구는 실시간 AI 음성 분석 시스템을 기반으로 한 보컬 트레이닝 방식이 음성 피로도 및 발성 효율성에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 이들 간의 구조적 관계에서 음성 피로도의 매개적 역할을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 최근 1년 이내 발성 훈련 경험이 있는 20~30대 음악 전공자를 대상으로 연구를 수행하였다. 연구 참여자는 3개월간 주 2~3회, 회기당 20~30분으로 구성된 VocalAIM 기반 보컬 트레이닝 프로그램에 참여하였으며, 사전·사후 평가를 통해 변화를 분석하였다. 음성 피로도는 음성피로도 검사 도구를 활용하여 측정하였고, 발성 효율성은 AI 기반 음향 분석 시스템을 통해 음정 정확도, 음정 안정성, 음량 변화 지표로 평가하였다. 자료 분석은 회귀분석을 중심으로 수행되었으며, 보컬 트레이닝 효과와 변수 간 영향 관계를 검증하였다. 연구 결과, 첫째, 보컬 트레이닝은 음성피로도를 유의하게 감소시키는 것으로 나타났다. 둘째, 보컬 트레이닝은 발성 효율성의 모든 하위 요인에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 음성피로도는 발성 효율성에 부정적인 영향을 미치는 중요한 변수로 나타났다. 넷째, 음성 피로도는 보컬 트레이닝과 발성 효율성 간의 관계에서 부분 매개 역할을 수행하는 것으로 확인되었다. 이는 보컬 트레이닝이 직접적으로 발성 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 음성 피로도를 감소시키는 간접 경로를 통해서도 영향을 미친다는 것을 의미한다. 본 연구는 AI 기반 실시간 음성 분석 기술이 보컬 트레이닝의 효과성을 향상시키는 데 유의미한 역할을 수행할 수 있음을 실증적으로 제시하였으며, 음성 피로도를 고려한 통합적 발성 교육의 필요성을 강조하였다.

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경 및 가설 설정
1. 실시간 AI 음성 분석 시스템 기반 보컬 트레이닝
2. 음성 피로도
3. 발성효율성
4. 측정도구
IV. 분석결과
1. 표본의 인구통계학 특성
2. 기술통계 및 상관관계 분석
3. 사전검증
4. 가설검증
V. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 임설천 [ Ren, Xuechen | 세종대학교 음악학과 박사과정 ]

참고문헌

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• 간행물명

  콘텐츠와산업 [Journal of Contents and Industry]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2765-317X

• 수록기간

  2019~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700