• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.3
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• pp.99-106
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• 2008

Recently, digital music retrieval is using in many fields (Web portal. audio service site etc). In existing fields, Meta data of music are used for digital music retrieval. If Meta data are not right or do not exist, it is hard to get high accurate retrieval result. Contents based information retrieval that use music itself are researched for solving upper problem. In this paper, we propose Same music recognition method using similarity measurement. Feature data of digital music are extracted from waveform of music using Simplified MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient). Similarity between digital music files are measured using DTW (Dynamic time Warping) that are used in Vision and Speech recognition fields. We success all of 500 times experiment in randomly collected 1000 songs from same genre for preying of proposed same music recognition method. 500 digital music were made by mixing different compressing codec and bit-rate from 60 digital audios. We ploved that similarity measurement using DTW can recognize same music.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.353-360
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• 2021

음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.142-145
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.425-437
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• 1997

본 논문은 디지털 도서관에서 임의의 음악정보를 효율적으로 검색하기 위한 시스템을 제안한다. 종래의 전형적인 음악정보 검색 항목인 제목이나 작곡자 또는 주제를 입력하는 것이 아니라, 사용자가 음악 데이터베이스로부터 검색하고자 하는 음악의 일부를 마이크를 통해서 노래한다. 그러면 입력된 선율에 대한 음 신호를 처리하여 음표정보를 인식하고, 이를 바탕으로 음정곡선을 생성하여 이를 탐색 패턴으로 사용한다. 동요를 대상으로 하여 음악 데이터베이스를 생성할 때는 각각의 곡에서 추출한 음정곡선을 이용하여 색인과 메타 데이터를 생성하는데, 색인은 유사 탐색을 용이하게 하기 위해서 Trie 구조를 사용한다. 탐색패턴을 이용해서 메타 데이터를 탐색할 때는 동적 프로그래밍 방법을 이용하여 유사 탐색을 함으로써 노래의 어느 마리를 부르더라도 쉽게 후보곡을 검색할 수 있도록 한다. 통상음악의 첫째 동기를 부르는 경우가 많기 때문에 첫째 악절로 구성한 색인을 먼저 탐색토록하고, 색인에서 탐색을 실패한 경우(음악의 첫째 동기 이후를 부른 경우)에 메타 데이터를 이용한 유사 음표열 탐색을 하도록 하여 효율적인 검색이 되도록 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.637-644
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• 2011

Being digitalized, the music can be easily purchased and delivered to the users. However, there is still some difficulty to find the music which fits to someone's taste using traditional music information search based on musician, genre, tittle, album title and so on. In order to reduce the difficulty, the contents-based or the emotion-based music retrieval has been proposed and developed. In this paper, we propose new method to determine the importance of MPEG-7 low-level audio descriptors which are multi-dimensional vectors for the emotion-based music retrieval. We measured the mutual similarities of musics which represent a pair of emotions expressed by opposite meaning in terms of each multi-dimensional descriptor. Then rough approximation, and inter- and intra similarity ratio from the similarity relation are used for determining the importance of a descriptor, respectively. The set of weights based on the importance decides the aggregated similarity measure, by which emotion-based music retrieval can be achieved. The proposed method shows better result than previous method in terms of the average number of satisfactory musics in the experiment emotion-based retrieval based on content-based search.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.239-243
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• 2005

랩 음악은 음악의 특성과 발화 언어의 특성을 가지고 있으며 음악적 특징을 가진 시와도 공통점을 가진다. 이러한 유사성을 근거로 Eminem이라는 랩 가수의 freestyle음악을 음성분석 프로그램을 사용하여 분석하였다. 대상 음악이 즉석적인 발화였음에도 불구하고 각운 부분에서의 피치(pitch)와 리듬은 매우 유사한 값을 보였다. 분석 결과에서 보여준 약간의 차이 값은 인간의 지각 능력과 성향을 고려하여 봤을 때 같은 피치(pitch) 같은 리듬으로 지각하기에 충분하다고 결론 내렸다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.34 no.3
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• pp.247-255
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• 2015

This paper presents a study on the performance of the music search based on the automatically recognized music-emotion labels. As in the other media data, such as speech, image, and video, a song can evoke certain emotions to the listeners. When people look for songs to listen, the emotions, evoked by songs, could be important points to consider. However; very little study has been done on the performance of the music-emotion labels to the music search. In this paper, we utilize the three axes of human music perception (valence, activity, tension) and the five basic emotion labels (happiness, sadness, tenderness, anger, fear) in measuring music similarity for music search. Experiments were conducted on both genre and singer datasets. The search accuracy of the proposed emotion-based music search was up to 75 % of that of the conventional feature-based music search. By combining the proposed emotion-based method with the feature-based method, we achieved up to 14 % improvement of search accuracy.

• 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 Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.279-282
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• 2013

In this paper, we propose a novel implementation method to detect musical plagiarism which can provide human experts evidences to decide plagiarism using cutting-edge information technologies and thereby can solve exhaustive disputes on cases of musical plagiarism when the cases are decided by human experts' emotional preferences.