• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• 제26권3E호
• /
• pp.74-79
• /
• 2007

In this paper, we report our recent work on a indexing and retrieval system of broadcast news using audio content analysis. Key issues addressed in this work are two major parts of the audio indexing system: anchorperson detection based on audio segmentation, and phone-based spoken document retrieval, developed in the framework of the emerging MPEG-7 standard. Experiments are conducted on a database of Britisch broadcast news videos. We discuss the development of the retrieval system, and the evaluation of each part and the retrieval system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권2호
• /
• pp.522-539
• /
• 2021

In order to solve the problems of the existing audio fingerprint method when extracting audio fingerprints from long speech segments, such as too large fingerprint dimension, poor robustness, and low retrieval accuracy and efficiency, a robust audio fingerprint retrieval method based on feature dimension reduction and feature combination is proposed. Firstly, the Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) and linear prediction cepstrum coefficient (LPCC) of the original speech are extracted respectively, and the MFCC feature matrix and LPCC feature matrix are combined. Secondly, the feature dimension reduction method based on information entropy is used for column dimension reduction, and the feature matrix after dimension reduction is used for row dimension reduction based on energy feature dimension reduction method. Finally, the audio fingerprint is constructed by using the feature combination matrix after dimension reduction. When speech's user retrieval, the normalized Hamming distance algorithm is used for matching retrieval. Experiment results show that the proposed method has smaller audio fingerprint dimension and better robustness for long speech segments, and has higher retrieval efficiency while maintaining a higher recall rate and precision rate.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.82-88
• /
• 2002

본 논문은 오디오 데이터의 검색을 위해 웨이블렛 (wavelet) 변환을 이용한 효율적인 인덱싱 방법을 제안하였다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 많은 저장공간의 필요, 전송에 있어서의 실시간 필요성, 큰 대역폭등의 다양한 특성 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 쉽지 않다. 신호 및 영상처리에서 각광받고 있는 웨이블렛을 이용한 인덱스는 웨이블렛 변환이 가지고 있는 여러 특징들로 인해 데이터를 블록으로 나누지 않은 상태에서의 인덱싱과 검색을 가능케 한다. 오디오 데이터의 인덱싱은 웨이블렛의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분의 계수를 이용하여 고주파부분은 스트링 매칭 알고리즘에 의해 스트링의 연속으로 변환하고, 저주파 부분은 영점 교차 히스토그램으로 변환한다. 구축된 인덱스를 이용한 오디오 데이터 검색은 질의 데이터와 데이터 베이스안의 인덱스 각 부분, 즉 고주파 부분과 저주파 부분의 스트링을 비교하여 가장 적은 편차를 갖는 결과를 검색 결과로 한다. 본 논문은 적절한 비교 계수 결정, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화, 데이터 각 분류별 유사도 검색 효율에 대한 실험을 하였으며, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제31권4호
• /
• pp.341-351
• /
• 2004

디지털 오디오 컨텐츠의 활용이 보편화되면서 오디오 데이타베이스에 대해 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 오디오 검색을 효과적으로 수행할 수 있는 새로운 인덱스 기법을 제안한다. 이 기법은 어떤 오디오에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 오디오의 특정 부분에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있다. 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 감지하고 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 이러한 방법은 데이타베이스의 모든 컨텐츠를 순차적으로 검색하는 기존의 방법에 비해 적은 비용으로 검색 속도를 크게 향상시키며 특히 기존의 검색 시스템 상위 모듈로 사용이 가능하다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.811-820
• /
• 2017

음원 서비스의 주요 기능 중 하나인 내용 기반 검색을 위해 음원의 지문을 채취하여 데이타베이스에 저장하고 색인하여 검색에 활용하는 기법이 널리 사용되고 있다. 그런데 지속적으로 추가되는 신규 음원의 지문이 기존의 데이타베이스에 계속 삽입되면 공간 효율 및 음원 검색 성능의 저하가 점차 초래되는 문제점이 있다. 따라서 시스템 운용 비용의 증가를 가져오는 주기적인 데이터 베이스 재구성 없이 효율적인 음원 데이타베이스의 확장을 지원하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 샤잠의 지문 채취 알고리즘을 기반으로 클러스터 컴퓨팅 환경에서 맵리듀스 및 NoSQL 데이타베이스를 사용하여 이러한 문제를 해결하는 내용 기반 음원 검색 시스템의 설계를 제시하고 실제 음원 데이터를 이용한 다양한 실험을 통해 그 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.97-104
• /
• 2007

본 논문에서는 오디오를 내용기반으로 분석, 분류, 검색하기 위하여 사용되어 온 특징 추출 기법의 문제점을 제시하며, 새로운 검색 방법을 위해 하나의 전처리 과정을 제안한다. 기존 오디오 데이터 분석은 샘플링을 어떻게 하느냐에 따라 특징 값이 달라지기 때문에 같은 음악이라도 다른 음악으로 인식될 수 있는 문제를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 포맷의 오디오 데이터를 내용 기반으로 검색하기 위해 PCM 데이터의 파형 정보 추출 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 다양한 포맷으로 샘플링 된 오디오 데이터들이 같은 데이터임을 발견 할 수 있으며, 이는 내용기반 음악검색에 적용 할 수 있을 것이다. 이 방법의 유효성을 증명하기 위해 STFT를 이용한 특징 추출과 PCM 데이터의 파형 정보를 이용한 추출 실험을 하였으며, 그 결과 PCM데이터의 파형 정보 추출 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.92-95
• /
• 1997

현재의 음성정보 서비스는 번호(0~9)와 특수 기호(${\ast},# $)의 조합에 의한 메뉴 검색 및 검색코드를 입력하는 방식으로서 서비스되고 있다. 검색코드 입력 방식은 관광 및 증권 정보와 같이 많은 내용을 대상으로 하는 분야의 검색 방법으로 사용되고 있으나 검색코드 번호를 모르는 경우에는 원하는 정보를 검색하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 검색코드 번호를 모르는 사용자들도 쉽게 원하는 정보를 검색할 수 있도록 전화 번호에 한글 자음코드를 부여하고, 원하는 정보의 고유명사에 대응하는 초성 자음 열의 전화번호를 검색코드로 입력하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권12호
• /
• pp.1037-1044
• /
• 2007

최근 내용 기반 음악 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색 시 이를 사용한다. 기존 연구에서는 미디(midi) 데이타를 이용하여 대표 선율을 추출하는 방법이 제안되었으나, 미디 데이타에 한정되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 모든 오디오 파일 포맷에 적용 가능한 대표 선율 검색을 제안한다. 대표 선율 검색을 위해 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 박자와 마디를 찾고 각 마디들의 PCM 데이타로부터 높은 수치가 나타나는 빈도를 측정한다. 이때 높은 수치들이 가장 많이 뭉쳐 있는 영역에서 여덟 마디 간격이 오디오 데이타의 대표 선율 영역이다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험으로 총 1000곡을 선택하여 대표 선율을 추출하였고, 그 결과 템포를 찾아낸 737곡 중 79.5%의 정확성을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.674-679
• /
• 2009

본 논문은 골프 동영상에 포함된 오디오 정보로부터 검출된 이벤트 사운드 구간과 골프 선수이름이 포함된 음성구간을 결합하여 선수별 이벤트 구간을 검색하는 방식을 제안한다. 전체적인 시스템은 동영상으로부터 분할된 오디오 스트림으로부터 잡음제거, 오디오 구간분할, 음성 인식 등의 과정을 통한 자동색인 모듈과 사용자가 텍스트로 입력한 선수 이름을 발음열로 변환하고, 색인된 데이터베이스에서 질의된 선수 이름과 상응하는 음성구간과 연결되는 이벤트 구간을 찾아주는 검색 모듈로 구성된다. 선수이름 검색을 위해서 본 논문에서는 음소 기반, 단어 기반, 단어와 음소를 결합한 하이브리드 방식을 적용한 선수별 이벤트 구간 검색결과를 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.69-74
• /
• 2006

최근 멀티미디어 내용기반 검색 기술의 발달로 음악 정보 검색 기술 중 하나인 오디오 특징을 이용한 뮤지션 검색에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 이와 관련한 음악 데이타베이스의 인덱싱 기법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 시계열 패턴 인덱스 화일의 공간 분할 방법을 이용하여 오디오 특징 데이터를 사용한 뮤지션 검색 기법을 제시한다. 뮤지션 탐색을 위하여 오디오의 특징을 사용하며, 유사한 후보 뮤지션의 곡을 탐색하기 위한 인덱싱 기법으로 시계열 패턴 인덱스 화일을 사용한다. 실험 결과, 윤번 공간 분할 방법을 사용한 시계열 패턴 인덱스 화일이 뮤지션 검색에 있어서 효율적임을 보였다.