Abstract
This paper proposes a robust binary audio fingerprinting method by minimizing hinge-loss function. In the proposed method, the type of fingerprints is binary, which is conducive in reducing the size of fingerprint DB. In general, the binarization of features for fingerprinting deteriorates the performance of fingerprinting system, such as robustness and discriminability. Thus it is necessary to minimize such performance loss. Since the similarity between two audio clips is represented by a hinge-like function, we propose a method to derive a binary fingerprinting by minimizing a hinge-loss function. The derived hinge-loss function is minimized by using the minimal loss hashing. Experiments over thousands of songs demonstrate that the identification performance of binary fingerprinting can be improved by minimizing the proposed hinge loss function.
본 논문에서는 경첩 손실 함수를 최소화를 통해서 강인한 이진 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 특히 제안된 방법에서 오디오 핑거프린트는 이진값을 가지므로 핑거프린트 DB 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 일반적으로 특징을 이진화하는 과정에서 핑거프린트의 강인성, 식별성 등 성능의 손실이 불가피하므로 손실을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 핑거프린팅에서 두 오디오 클립 간의 유사도가 경첩 함수 형태로 주어지는 것에 착안하여 경첩 손실을 최소화하는 방법으로 특징을 이진화하여 핑거프린트를 구하는 방법을 제안한다. 유도된 경첩 손실 함수는 최소 손실 해싱 기법을 통해서 최소화 하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환들에 대한 인식 성능을 실험하였으며, 제안된 경첩 손실 함수 최소화를 통해서 핑거프린트의 식별성과 강인성이 개선됨을 확인하였다.
