본 논문은 필립스의 오디오 핑거프린트 추출 방식을 기반으로 기존의 방식이 주파수 영역을 너무 조밀하게 분석하는 특징을 지적하고 개선 방안으로 양자화를 통해 필터 뱅크의 에너지 변화율을 오디오 핑거프린트 추출시 반영하는 방법을 제안하였다. 또한 제안된 알고리즘을 사용하여 PDA 로 실제 어플리케이션을 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. 제안된 방식은 필립스 방식과 동일한 메모리 크기를 유지하기 위하여 필터 뱅크의 개수를 33 개에서 17 개로 줄이고 필터 뱅크의 변화량을 2 비트로 할당하는 방식을 사용하였다. 변화량을 비트에 할당하기 위하여 음악 데이터 베이스로부터 추출된 각 밴드의 pmf를 통해 음악의 고유성을 최대로 증진 시킬 수 있는 임계치를 찾아내고 이것을 바탕으로 필터 뱅크의 변화량을 2 비트로 할당하였다. 이 같이 추출된 오디오 핑거프린트를 기반으로 PDA 와 음악 검색기 서버와의 통신을 이용하여 사용자가 요청한 쿼리 음악에 관련된 정보를 제공하는 시스템을 구현했다. 제안된 방식은 다양한 주변 잡음 환경에서 평가되어 기존의 필립스 방식 보다 성능 향상 물론 검색 속도 또한 개선되는 특징을 확인할 수 있었다.
Recently, explosive popularity of multimedia information has triggered the need for retrieving multimedia contents efficiently from the database including audio, video and images. In this paper, we propose an XML-based retrieval scheme and a data model that complement the weak aspects of annotation and conent based retrieval methods. The Property and hierarchy structure of image and video data are represented and manipulated based on the Multimedia Description Schema (MDS) that conforms to the MPEG-7 standard. For audio contents, pitch contours extracted from their acoustic features are converted into UDR string. Especially, to improve the retrieval performance, user's access pattern and frequency are utilized in the construction of an index. We have implemented a prototype system and evaluated its performance through various experiments.
The most widely used method for searching contents of mot ion picture compares contents by extracted cuts. The cut extract ion methods, such as CHD(Color Histogram Difference) or ECR(Edge Change Ratio), are very weak at modifications such as cropping, resizing and low bit rate. The suggested method uses audio contents for indexing and searching to make search be robust against these modification. Scenes of audio contents are extracted for modification-robust search. And based on these scenes, make spectral powers binary on each frequency bin. in the time-frequency domain. The suggested method shows failure rate less than 1% on the false positive error and the true negative error to the modified(using cropping, clipping, row bit rate, addtive frame) contents.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.441-443
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2011
본 논문은 오디오 특징 분석을 기반으로 한 음악검색 방법에 대한 기술과 연구에 대한 내용이다. 본 연구에서는 크게 3가지의 주요 알고리즘을 이용하여 다 성음에서의 오디오 특징을 추출하고 3가지의 각자 다른 방식의 매칭 알고리즘을 기반으로 한 퓨전 매칭 방식을 제안한다. 오디오 특징으로는 메인 멜로디, 음악 구조를 분석한 세그먼테이션 정보를 이용한다. 본 연구에서 사용된 음악 DB는 음악 포털 서비스에서 제공하는 장르를 기반으로 한 8가지 장르에서 다양한 범위에서 2000곡을 선곡하였다. 오디오 특징 추출을 위한 알고리즘 개발과 매칭 알고리즘 개발을 위하여 음악 DB 2000곡 중 장르의 비율을 고려하여 100곡을 선정하고, 24명으로부터 1200개의 허밍을 녹음하였다. 24명중 3명은 대학에서 음악을 전공하고 나머지는 음악적 교육을 받은 경험이 없는 사람들이다. 1200개의 허밍을 분석한 결과 전체 허밍 중 60%정도가 노래의 시작 부분을 허밍하거나 노래를 불렀고, 30%정도는 하이라이트 부분을 허밍 하였다. 나머지 10%정도는 자신이 가장 자신 있는 부분을 불렀다. 이러한 분석 결과를 기반으로 가장 중요한 부분은 노래가 시작되는 부분에서의 멜로디를 정확하게 찾아내는 것이 무엇보다 중요하다는 것이다. 본 연구에서 검색결과의 평가는 MRR를 이용하여 측정하였다. MIDI DB를 사용한 경우가 다 성음에서 직접 멜로디를 추출한 경우보다 약간 성능이 우수하게 나왔으나 그 차이는 미미했다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 PC상에서 사용할 수 있는 클라이언트 프로그램과 Android app를 개발하였다.
본 논문에서는 지능형 방송에서 내용 기반 검색 서비스에 관해 연구하였다. 이를 통해 MPEG-7 오디오/비주얼 서술자들을 이용하여 TVAF 메타데이타와 메타데이타 전송 서비스 스키마를 확장하였다. 그리고 MPEG-7 오디오 서술자를 이용한 내용 기반 검색 시 나리에 제안된 스키마를 적용하여 효용성을 증명하였다.
In this paper, we propose the construction of multi-queries and consistency principle for the user's emotion-based music retrieval system. The features used in the system are MPEG-7 audio descriptors, which are international standards recommended for content-based audio retrievals. In addition we propose the method to determine the weight that represent the importance of each descriptor for each emotion in order to reduce the computation. Also, the proposed retrieval algorithm that uses the relevance feedback based on consistency principal and multi-queries improves the success ratio of musics corresponding to user's emotion.
Combing through entire video files for the purpose of recognizing and retrieving matching movies requires much time and memory space. Instead, most current similar movie-matching methods choose to analyze only a part of each movie's video-image information. Yet, these methods still share a critical problem of erroneously recognizing as being different matching videos that have been altered only in resolution or converted merely with a different codecs. This paper proposes an audio-information-based search algorithm by which similar movies can be identified. The proposed method prepares and searches through a database of movie's spectral peak information that remains relatively steady even with changes in the bit-rate, codecs, or sample-rate. The method showed a 92.1% search success rate, given a set of 1,000 video files whose audio-bit-rate had been altered or were purposefully written in a different codec.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.147-150
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2004
허밍에 의한 고정도의 오디오 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 시스템 측에서 발생 가능한 문제점과 유저 측에서 발생 가능한 문제점을 함께 고려한 해결 기법이 요구된다. 유저 측에서는 허밍시 자신의 애매한 기억에 기인한 음표의 삽입이나 탈락과 같은 가창실수, 허밍 도중에 음정 및 박자의 불안정한 변화, 같은 곡을 노래 부를지라도 개인차에 의해 상이한 음정과 템포 등이 발생한다. 또한 시스템 측에서 발생 가능한 사항으로써, 비록 허밍질의가 완벽하더라도 입력 허밍 신호를 멜로디 매칭에 이용되는 정확한 특징량의 추출 및 음악 표기로의 변환이 어렵다는 점이다. 종래의 오디오 정보 검색 시스템에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 멜로디 표현법과 매칭 방법이 제안되고 있으나, 성능 면에서는 아직 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 허밍 멜로디의 효과적인 표현방법과 시스템 및 유저 측에서 발생 가능한 오류에 강건한 멜로디 매칭 방법을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.8
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pp.51-58
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2009
In this paper. we propose search algorithm using Low Peak Feature of audio and image color value by which similar movies can be identified. Combing through entire video files for the purpose of recognizing and retrieving matching movies requires much time and memory space. Moreover, these methods still share a critical problem of erroneously recognizing as being different matching videos that have been altered only in resolution or converted merely with a different codec. Thus we present here a similar-video-retrieval method that relies on analysis of audio patterns, whose peak features are not greatly affected by changes in the resolution or codec used and image color values. which are used for similarity comparison. The method showed a 97.7% search success rate, given a set of 2,000 video files whose audio-bit-rate had been altered or were purposefully written in a different codec.
In this paper, we proposed a new audio fingerprint extraction method, based on Philips' music retrieval algorithm, which uses the energy difference of neighboring filter-bank and probabilistic characteristics of music. Since Philips method uses too many filter-banks in limited frequency band, it may cause audio fingerprints to be highly sensitive to additive noises and to have too high correlation between neighboring bands. The proposed method improves robustness to noises by reducing the number of filter-banks while it maintains the discriminative power by representing the energy difference of bands with 2 bits where the quantization levels are determined by probabilistic characteristics. The correlation which exists among 4 different levels in 2 bits is not only utilized in similarity measurement. but also in efficient reduction of searching area. Experiments show that the proposed method is not only more robust to various environmental noises (street, department, car, office, and restaurant), but also takes less time for database search than Philips in the case where music is highly degraded.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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