• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.3
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• pp.10-14
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• 2006

To effectively manage a very large amount of music data, we need an indexing technique based on audio features. But the indexing techniques for audiofeatures have not been studied completely. In this paper, we describe a content-based music information retrieval technique for audio features using the TIP-indexing file. In addition, we develop and experiment the TIP-indexing files using various blocking factors to present performance comparisons for effective indexing. Experimental results show the effectiveness of the proposed techniques.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 정보에서 원하는 정보를 추출하는 멀티미디어 인덱싱 중 오디오 인덱싱의 전처리 부격인 음성/음악 분류실험을 하였다. 오디오 인덱싱에 있어서 음성/음악 분류기는 원 오디오 신호에서 정보를 가진 음성 부분을 분리하는 역할을 한다. 실험에서는 음성/음악 분류에서 널리 쓰이는 멜캡스트럼(Mel Cepstrum), 정규화 로그 에너지(normalized log energy), 영교차(Zero-Crossings)를 특징 파라미터로 사용하였다[l, 2, 3]. 특징공간은 GMM(Gaussian Mixture Model)에 의해 모델링 되었고, 오디오 신호의 분류는 각각 3가지 분류항목(음성, 음악, 음성+음악)과 2가지 분류항목(음성, 음악)을 적용하였다. 실험결과 3가지 분류항목 적용시와 2가지 분류항목 적용시 모두 멜캡스트럼을 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.1
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• pp.82-88
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• 2002

In this paper, we proposed a audio indexing method that is used wavelet transform for audio data retrieval. It is difficult for audio data to make a efficient audio data index because of its own particular properties, such as requirement of large storage, real time to transfer and wide bandwidth. An audio data in del using wavelet transform make it possible to index and retrieval by using the particular wavelet transform properties. Our proposed indexing method doesn't separate data to several blocks. Therefore we use both high-pass and low-pass parts of last level coefficient of wavelet transform. Audio data indexing is made by applying the string matching algorithm to high-pass part and zero-crossing histogram to low-pass part. These are transformed to the continued strings, Through this method, we described a retrieval efficiency. The retrieval method is done by comparing the database index string to the query string and then data of minimum values is chosen to the result. Our simulation decided proper comparative coefficient and made known changing of retrieval efficiency versus audio data length. The results show that the proposed method improves retrieval efficiency compared to conventional method.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.761-764
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• 2001

본 논문은 오디오 데이터의 인덱싱과 검색을 위해 DWT를 이용한 방법을 제안하였다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 다양한 특성 때문에 좋은 검색 효율을 위한 인덱스를 구성하기가 쉽지 않다. 신호 및 영상처리에서 각광받고 있는 DWT를 이용한 인덱스는 웨이블렛 변환이 가지고 있는 여러 특징들로 인해 데이터를 블록으로 나누지 않은 상태에서의 인덱싱과 검색을 가능케 한다. 즉 웨이블렛의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주과 부문에서 고주파 부분은 String Watching 기법으로 블록을 결정하고, 저주파 부분은 결정된 블록에 대해서 세부적인 비교를 한다. 실험은 적절한 비교 계수를 결정하기 위한 실험과, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화를 보여준다. 마지막 결론에서는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 발전방향과 응용에 대해서 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1297-1300
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• 2000

본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서 오디오 데이터의 검색을 위해 Wavelet 변환을 이용한 인덱싱 방법에 대해 서술한다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 특징 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 까다롭다. 여기서 Wavelet을 이용한 인덱스는 데이터를 블록으로 나누지 않고 인덱싱 하고, 이 방법을 이용한 검색효율에 대해 서술한다. 즉 Wavelet의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분에서 고주파 부분은 String Matching 기법으로 블록을 결정하고, 저주파 부분은 결정된 블록에 대해서 세부적인 비교를 한다. 실험은 적절한 비교 계수를 결정하기 위한 실험과, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화를 보여준다. 마지막 결론에서는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 발전방향과 응용에 대해서 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.209-212
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• 2001

본 논문의 연구 목적은 효율적인 비디오 브라우징에 관한 연구이다. 비디오 스트림을 효율적으로 저장 및 재생하는 브라우징 시스템의 기본 구조로는 결정적 유한 오토마타를 사용하였다. 인덱싱 단계에서는 기존의 비디오 정보 또는 오디오 정보 한가지만을 사용하여 분야별로 특수하게 모델링하는 방법을 개선하여 비디오 스트림과 오디오 스트림 모두를 이용하는 새로운 인덱싱 방법을 제시하였다. 즉, 일차적으로 비디오 정보를 이용하여 동영상 데이터를 장면 단위로 분할한 후, 오디오 정보를 이용하여 에피소드 단위로 분할하여 인덱싱을 실행하였다. 이를 결정적 유한 오토마타 형태의 논리적인 구조로 에피소드들을 재구성하여 사용자의 요구에 따라 가변적인 재생 시간을 갖는 비디오 브라우징 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.112-117
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• 2002

웹의 급속한 발전과 함께 오디오 컨텐츠의 양이 증가하게 되었고 수많은 오디오 데이터베이스로부터 특정한 오디오 컨텐츠를 찾아내는 오디오 검색 시스템의 필요성이 증가했다. 본 논문에서는 효율적인 오디오 검색 시스템을 위해 사용자들이 질의하는 멜로디 패턴을 이용해서 FAI(Frequently Accessed Index)라는 새로운 인덱싱 메카니즘을 제안하고 이 FAI를 기반으로 구현한 프로토타입 시스템의 구조와 원리에 대해서 설명한다. 실험을 통해서 FAI 기반 오디오 검색 시스템의 성능을 일반적인 오디오 검색 방법과 비교해 보았다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.5
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• pp.18-27
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• 2006

Rapid increase of the amount of music data demands for a new method that allows efficient similarity retrieval of music genre using audio features in music databases. To build this similarity retrieval, an indexing techniques that support audio features as a time-series pattern and data mining technologies are needed. In this paper, we address the development of a system that retrieves similar genre music based on the indexing techniques. We first propose the structure of content-based music genre retrieval system based on the time-series pattern index file and data mining technologies. In addition, we implement the time-series pattern index file using audio features and present performance analysis of the time-series pattern index file for similar genre retrieval. The experiments are performed on real data to verify the performance of the proposed method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.5
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• pp.587-596
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• 2004

During recent years, a new framework, which aims to bring a unified and global approach in indexing, browsing and querying various digital multimedia data such as audio, video and image has been developed. This new system partitions each media stream into smaller units based on actual physical events. These physical events within oath media stream can then be effectively indexed for retrieval. In this paper, we present a new approach that exploits audio, image and video features to segment and analyze the audio-visual data. Integration of audio and visual analysis can overcome the weakness of previous approach that was based on the image or video analysis only. We Implement a web-based multi media data retrieval system called XCRAB and report on its experiment result.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.69-74
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• 2006

The recent development of multimedia content-based retrieval technologies brings great attention of musician retrieval using features of a digital audio data among music information retrieval technologies. But the indexing techniques for music databases have not been studied completely. In this paper, we present a musician retrieval technique for audio features using the space split methods in the time-series pattern index file. We use features of audio to retrieve the musician and a time-series pattern index file to search the candidate musicians. Experimental results show that the time-series pattern index file using the rotational split method is efficient for musician retrievals in the time-series pattern files.