Implementation of an Intelligent Audio Graphic Equalizer System

지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템 구현

  • Lee Kang-Kyu (Division of Information and Computer Science, Dankook University) ;
  • Cho Youn-Ho (Division of Information and Computer Science, Dankook University) ;
  • Park Kyu-Sik (Division of Information and Computer Science, Dankook University)
  • 이강규 (단국대학교 정보.컴퓨터학부) ;
  • 조윤호 (단국대학교 정보.컴퓨터학부) ;
  • 박규식 (단국대학교 정보.컴퓨터학부)
  • Published : 2006.05.01

Abstract

A main objective of audio equalizer is for user to tailor acoustic frequency response to increase sound comfort and example applications of audio equalizer includes large-scale audio system to portable audio such as mobile MP3 player. Up to now, all the audio equalizer requires manual setting to equalize frequency bands to create suitable sound quality for each genre of music. In this paper, we propose an intelligent audio graphic equalizer system that automatically classifies the music genre using music content analysis and then the music sound is boosted with the given frequency gains according to the classified musical genre when playback. In order to reproduce comfort sound, the musical genre is determined based on two-step hierarchical algorithm - coarse-level and fine-level classification. It can prevent annoying sound reproduction due to the sudden change of the equalizer gains at the beginning of the music playback. Each stage of the music classification experiments shows at least 80% of success with complete genre classification and equalizer operation within 2 sec. Simple S/W graphical user interface of 3-band automatic equalizer is implemented using visual C on personal computer.

오디오 이퀄라이저의 주목적은 사용자가 원하는 음색을 낼 수 있도록 음악의 주파수 특성을 변환 하는 것으로 대형 오디오시스템으로부터 휴대용 MP3플레이어까지 음악을 재생하는 대부분의 기기에 사용되고 있다. 현재까지는 각 음악 장르에 적합한 음색을 재생하기위해 사용자가 각 이퀄라이저 주파수 대역 별로 일일이 수동으로 조절해 주어야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 내용기반 음악 장르 분류 기술을 이용하여 음악 장르를 분류하고, 분류된 장르에 알맞은 이퀄라이저를 자동으로 적용하여 주는 지능형 오디오 그래픽 이퀄라이저 시스템을 제안하였다. 이퀄라이져의 경우 초기 음악 재생 중 이퀄라이저 적용에 의한 갑작스런 음의 변화를 방지하기 위하여 Coarse Level과 Fine Level의 2단계 장르분류 절차를 거치면서 각 단계별 이퀄라이저를 적용 하였다. 제안된 시스템의 각 단계별 분류 성공률은 약 80%에 이르며, 2초 안에 모든 동작이 이루어지는 것을 확인 하였다. 제안된 시스템은 PC상에서 비주얼 C 을 이용하여 3-밴드 지능형 이퀄라이저의 SW GUI를 구현 하였다.

Keywords

References

  1. A. Bellini, G. Cibelli, E. Ugolotti, el, 'Non-linear digital audio processor for dedicated loudspeaker systems', IEEE Trans. On Consumer Electronics, Vol. 44, pp. 1024-1031, August 1998 https://doi.org/10.1109/30.713229
  2. W. Klippel. 'Compensation for nonlinear distortion of hom loudspeakers by digital signal processing', Journal of AES,' vol. 44, no. 11, PP. 964-972, Nov. 1996
  3. J.N. Mouriopolos, . 'Digital equalization of room acoustics', Journal of AES, vol. 42, no. 11, pp. 884-900, Nov. 1994
  4. G. Tzanetakis and P. Cook, 'Musical genre classification of audio signals' IEEE Trans. on Speech and Audio Processing, vol. 10, no. 5, pp. 293-302, July 2002 https://doi.org/10.1109/TSA.2002.800560
  5. T. Li, M. Ogihara and Q. Li, 'A comparative study on content-based music genre classification' in Proc. of the 26th annual internal ACM SIGIR, pp. 282-289, ACM Press, July 2003 https://doi.org/10.1145/860435.860487
  6. J. J. Burred and A. Lerch, 'A hierarchical approach to automatic musical genre classification' in Proc. DAFx03, pp. 308-311, 2003
  7. G. Guo and S. Z. Li, 'Content-based audio classification and retrieval by support vector machine' IEEE Trans. on neural networks, vol. 14, no. 1, pp. 209-215, Jan. 2003 https://doi.org/10.1109/TNN.2002.806626
  8. J. Foote et al, 'An overview of audio information retrieval' ACM-Springer Multimedia Systems, vol. 7, no. 1, pp. 2-11, Jan. 1999 https://doi.org/10.1007/s005300050106
  9. Y. Wang, Z. Liu and J. Huang, 'Multimedia content analysis: using both audio and visual clues' IEEE Signal Proc. Mag., Nov. 2000 https://doi.org/10.1109/79.888862
  10. S. Blackburn, 'Content based retrieval and navigation of music' Mini-thesis, University of Southampton, 1999
  11. S. Z. Li, 'Content-based classification and retrieval audio using the nearest feature line method' IEEE Trans. on Speech Audio Processing, vol. 8, pp.619-625, Sept. 2000 https://doi.org/10.1109/89.861383
  12. T. Zhang and C. Kuo, 'Hierarchical system for content-based audio classification and retrieval' Proceedings of SPIE98, vol.3527, pp. 398-409, Boston, Nov, 1998 https://doi.org/10.1117/12.325832
  13. D.Ververidis and C.Kotropoulos, 'Sequential Forward Feature Selection with Low Computational Cost' FP6 European Union Network of Excellence MUSCLE 'Multimedia Understanding through Semantics, Computation and LEarning' (FP6-507752)
  14. Kyu-Sik Park, Won-jung Yoon, Kang-Kue Lee, 'A Robust Approach to Content-Based Musical Genre Classification and Retrieval Using Multi-Feature Clustering' ASIAN2004, LNCS Thailand, Dec. 2004