• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.183-188
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• 2006

허밍을 통한 유사 검색 질의가 주어질 때 효과적으로 음악 데이터베이스를 검색하는 시스템에 대한 연구는 다양한 방향으로 진행되어 왔다. 최근에는 음악 데이터와 허밍 질의를 시계열 데이터로 보고 시계열 데이터 유사 검색과 관련하여 제안되어 왔던 여러 가지 거리 척도(distance measure)나 인덱싱 기법등을 적용하여 효과적으로 질의를 처리하려는 시도가 계속 되고 있다. 허밍 질의의 특성을 고려한 균일 스케일링(Uniform Scaling)을 사용하여 효과적인 유사 검색을 하는 방법은 가장 최근 제시된 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 허밍을 통한 유사 검색 시스템인 Humming BIRD(Humming Based similaR miDi music retrieval system)를 제안하고 구현하였다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 음악의 임의의 부분에 대한 허밍 질의를 처리할 수 있도록 하였으며 효율적인 검색을 위해 중심을 일치시킨(center-aligned) 균일 스케일링을 제안하고 이 거리의 하한을 계산하는 하계 함수를 사용하여 탐색 공간(search space)을 효과적으로 줄여 더 빠르고 효과적인 유사 검색을 가능하도록 하였으며 실험을 통해 중심을 일치시킨된 균일 스케일링이 이전과 같은 검색 결과를 얻으면서도 효과적으로 검색함을 탐색 공간을 줄이는 가지치기 성능을 비교함으로써 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.229-231
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• 2004

내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.

• 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.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.547-558
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• 2003

From the viewpoint of that music melody has the similar features to time-series data, music melody is transformed to a time-series data with normalization and corrections and the similarity between melodies is defined as the Euclidean distance between the transformed time-series data. Then, based the similarity between melodies of a music object, melodies are clustered and the representative of each cluster is extracted as one of theme melodies for the music. To construct the theme melody index, a theme melody is represented as a point of the multidimensional metric space of M-tree. For retrieval of user's query melody, the query melody is also transformed into a time-series data by the same way of indexing phase. To retrieve the similar melodies to the query melody given by user from the theme melody index the range query search algorithm is used. By the implementation of the prototype system using the proposed theme melody index we show the effectiveness of the proposed methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.137-141
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• 2008

객관화된 메타정보를 이용하는 검색방법과는 다르게 내용기반 검색에서는 전처리된 데이터가 동일하지 않을 수 있다는 문제점이 있다. 특히 디지털 음악데이터의 경우 인코딩과정을 거칠 때마다 미세하지만 파형의 변화가 생긴다. 이러한 변형은 타임코드를 쉬프트 시켜 동일한 데이터 검색에 어려움을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 음악의 시작점을 검출 할 수 있는 방법을 제안하였다. 사람이 소리를 인지하는 원리는 공기가 진동하여 청각기관을 자극하기 때문이며 공기의 진동은 파동을 형성한다. 파동을 구성하는 최소파형모형의 존재 여부를 검사하여 음악의 시작점을 검출하였다. 녹음환경 및 디지털 압축 과정으로 음을 구성하는 파형에 노이즈가 포함될 경우 음악의 시작점 검출에 방해 요인이 된다. 노이즈의 영향을 받지 않고 음악의 시작점을 검출하기 위해 노이즈가 포함된 파형의 특징을 분류하고, 이 분류를 예외 조건을 두어 해결하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 600개의 음원을 실험 하였으며 86%의 일치율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.377-380
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• 2011

음악은 인류의 대표적인 예술로서 오랜 세월동안 사랑을 받아왔다. 그 오래된 세월만큼이나 인류가 만들어온 음악의 수는 방대하다. 방대한 음악이 IT기술의 발달과 인터넷의 확산을 통하여 온라인 음악시장을 형성하였고 음악은 디지털 음원으로 관리되게 되었다. 이러한 디지털 음원을 효과적으로 검색하기 위한 방법은 많이 연구되었다. 그리고 검색을 도와줄 대량의 디지털 음원 자료들을 저장하고 관리하는 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대용량 자료를 처리하는 기술로 관심 받고 있는 하둡을 통하여 이 문제를 연구하였다. 하둡의 맵리듀스, HDFS 그리고 HBase를 이용하여 음악 내용기반검색을 설계하였다. 본 시스템은 음악 검색 시스템을 관리하고 유지하는데 있어서 컴퓨팅자원을 절약함으로써 비용을 절감 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.11
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• pp.1581-1592
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• 2009

Recently, we can hear various kinds of music in everywhere and anytime. If a user wants to find the music which was heard before in a street or cafe, but he does not know the title of the music, it is difficult to find it. That is the limitation of previous retrieval system of music data. To overcome these problems, we research a method of content-based retrieval of music data based on the recorded humming, the part of recorded music and the played musical instrument. In this paper, we investigated previous content-based retrieval methods of papers, systems and patents. Based on that, we research a method of content-based retrieval of music data. That is, in case of using the recorded humming and music for query, we extract the frequency information from the recorded humming/music and the stored music data by using FFT. We use a MIDI file in case of query by the played musical instrument. And by using dynamic programming matching, the error caused by the disparity of length between the input source with the stored music data could be reduced.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.2-7
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• 2004

In this paper, we proposed the content-based music information retrieval technique using some MPEG-7 low-level descriptors. Especially, pitch information and timbral features can be applied in music genre classification, music retrieval, or QBH(Query By Humming) because these can be modeling the stochasticpattern or timbral information of music signal. In this work, we restricted the music domain as O.S.T of movie or soap opera to apply broadcasting system. That is, the user can retrievalthe information of the unknown music using only an audio clip with a few seconds extracted from video content when background music sound greeted user's ear. We proposed the audio feature set organized by MPEG-7 descriptors and distance function by vector distance or ratio computation. Thus, we observed that the feature set organized by pitch information is superior to timbral spectral feature set and IFCR(Intra-Feature Component Ratio) is better than ED(Euclidean Distance) as a vector distance function. To evaluate music recognition, k-NN is used as a classifier

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.137-145
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• 2006

A user remembers a melody as not the combination of pitch and duration which is written in score but the contour which is composed of the relative pitch and duration. Because of the way of remembering a melody the previous Music Information Retrieval Systems which uses keyboard Playing or score as the main input melody are not easily acceptable in Query By Humming Systems. In this paper, we mention about the considerable checkpoints for Query By Humming System and previous researches. And we propose the feature extraction which is similar with the way of remembering a melody and similarity computation algorithms between melody in humming and melody in music. The proposed similarity computation algorithms solves the problem which can be happened when only uses the relative pitches by using relative durations.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.6
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• pp.737-748
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• 2003

With the popularity of digital music contents, querying and retrieving music contents efficiently from database has become essential. In this paper, we propose a Fast Melody Finder (FMF) that can retrieve melodies fast and efficiently from music database using frequently queried tunes. This scheme is based on the observation that users have a tendency to memorize and query a small number of melody segments, and indexing such segments enables fast retrieval. To handle those tunes, FMF transcribes all the acoustic and common music notational inputs into a specific string such as UDR and LSR. We have implemented a prototype system and showed on its performance through various experiments.