Abstract
In this paper, we propose a music search algorithm for automotive infotainment system. The proposed method extracts fingerprints using the high peaks based on log-spectrum of the music signal, and the extracted music fingerprints store in cloud server applying a hash value. In the cloud server, the most similar music is retrieved by comparing the user's query music with the fingerprints stored in hash table of cloud server. To evaluate the performance of the proposed music search algorithm, we measure an accuracy of the retrieved results according to various length of the query music and measure a retrieval time according to the number of stored music database in hash table.
본 논문에서는 자동차 환경의 인포테인먼트 시스템을 위한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 음악신호의 로그 스펙트럼기반의 정점을 이용하여 오디오지문을 추출하고, 추출된 음악 핑거프린트에 해시값을 적용하여 클라우드 서버에 저장한다. 클라우드 서버에서는 사용자의 쿼리 음악과 클라우드 서버의 해시 테이블에 저장되어 있는 오디오 지문을 비교함으로써 가장 유사한 음악이 검색된다. 제안된 음악 검색 알고리즘의 성능평가를 위해, 주행 중인 자동차 내부에서 녹음한 잡음에 노출된 다양한 쿼리 음악의 길이에 따른 검색 결과의 정확도를 측정하였고, 해시 테이블의 저장 곡수에 따른 검색 소요 시간을 측정하였다.