초록
본 논문에서는 Classic, Hiphop, Jazz, Rock 4개의 장르로 곡을 구분하여 각 장르별 60곡씩 총 240곡의 음악 DB를 대상으로 예제 질의 (QBE) 방식의 음악 정보 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 질의로부터 spectral centroid, rolloff, flux등 STFT기반의 특징들과 MFCC, LPC, Beat 정보 등의 총 60차의 특징 벡터들을 추출한후 Euclidean 유사도를 측정해서 DB내의 해당 음악을 검색한다. 실제 검색에 사용되는 특징 벡터는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용하여 10차 특징 벡터로 최적화 되며 검색 실험결과 평균 84% Hit Rate 와 0.63 MRR의 성공률을 보이고 있어 기존의 연구 결과보다 약 10%이상의 성능 향상을 보였다. 한편 본 논문에서는 실제 시스템 사용 환경을 고려하여 임의 질의 구간과 임의 질의 길이에 대한 시스템 성능 평가를 수행하였으며 실험 결과 이러한 임의성에 기인한 검색 성능의 불안정성을 지적하였다.
In this Paper, we propose a content-based music information retrieval (MIR) system base on the query-by-example (QBE) method. The proposed system is implemented to retrieve queried music from a dataset where 60 music samples were collected for each of the four genres in Classical, Hiphop. Jazz. and Reck. resulting in 240 music files in database. From each query music signal, the system extracts 60 dimensional feature vectors including spectral centroid. rolloff. flux base on STFT and also the LPC. MFCC and Beat information. and retrieves queried music from a trained database set using Euclidean distance measure. In order to choose optimum features from the 60 dimension feature vectors, SFS method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the Proposed system. From the experimental result. we can verify the superior performance of the proposed system that provides success rate of 84% in Hit Rate and 0.63 in MRR which means near 10% improvements over the previous methods. Additional experiments regarding system Performance to random query Patterns (or portions) and query lengths have been investigated and a serious instability problem of system Performance is Pointed out.