This study aimed to review Korean-written and English-written studies on music interventions for family caregivers of patients in medical settings. Electronic databases were searched for studies published through 2016, using the keywords of music intervention, family caregivers, and specified settings. A total of 43 studies, five Korean-written and 38 English-written studies, were selected. The results showed that caregivers were the sole participants in five studies (family-only), and caregivers and patients co-participated in 38 studies (family-patient). While diversified types of family participation were included in the English-written studies dating back to the late 1980s, the Korean-written studies were the only ones to include patients as co-participants with their caregivers. Studies with family-only participation tended to be conducted in palliative care units and usually included the spouses of the patients. Meanwhile, studies with family-patient participation tended to be conducted in NICU or cancer units and usually included the parents of the patients. Furthermore, studies with family-only participation tended to apply passive music activities, and those with family-patient participation tended to use active music activities. The results of this study present baseline data on how family-centered care can be included in music interventions in medical settings in Korea, suggesting future studies to systematically analyze music interventions for family caregivers in terms of diversified patient- and caregiver-related factors.
Recently, the study of efficient way to store and retrieve enormous music data is becoming the one of important issues in the multimedia database. Most general method of MIR (Music Information Retrieval) includes a text-based approach using text information to search a desired music. However, if users did not remember the keyword about the music, it can not give them correct answers. Moreover, since these types of systems are implemented only for exact matching between the query and music data, it can not mine any information on similar music data. Thus, these systems are inappropriate to achieve similarity matching of music data. In order to solve the problem, we propose an Efficient Query-By-Humming System (EQBHS) with a content-based indexing method that efficiently retrieve and store music when a user inquires with his incorrect humming. For the purpose of accelerating query processing in EQBHS, we design indices for significant melodies, which are 1) frequent melodies occurring many times in a single music, on the assumption that users are to hum what they can easily remember and 2) melodies partitioned by rests. In addition, we propose an error tolerated mapping method from a note to a character to make searching efficient, and the frequent melody extraction algorithm. We verified the assumption for frequent melodies by making up questions and compared the performance of the proposed EQBHS with N-gram by executing various experiments with a number of music data.
The purpose of this study was to systematically examine the effects of music interventions on the psychological and emotional well-being of adolescents with Internet addiction. Electronic databases were searched for combinations of terms related to adolescents, Internet addiction and related disorders, music intervention, and psychological and emotional outcomes. A total of nine studies that were published between 1995 and 2018 were identified and included in the final analysis. Among the included studies, six studies targeted middle school students and included both males and females. For outcome variables, anxiety and self-control were most frequently targeted. The most frequently used genre of music was popular Korean songs. In terms of intervention effects, the studies that used songwriting as a therapeutic technique showed positive results. Only four studies reported a rationale for their interventions and linked interventions to the target goals. This study discusses how music therapy interventions for adolescents with Internet addiction should be designed to effectively address the psychological and emotional issues of this young population.
The purpose of this study was to systematically review music intervention studies for patients with schizophrenia. The researcher searched nine electronic databases for clinical trials published since 2000, using combinations of keyword related to schizophrenia and music interventions. The initial search identified 272 studies, and fifteen studies were selected by reviewing the titles, abstracts and full articles, In addition, three articles were added by examining other review articles. Thus, a total of 18 articles were analyzed in terms of their general and intervention characteristics, and the PEDro scale was used to evaluate the methodological quality of the included studies. The results demonstrated that, due to the lack of randomization and blinding, the methodological qualities of the studies with high quality music interventions were often rated low. Eight Music interventions conducted by qualified music therapists included active music-making, therapeutic relationship, and supervision systems for improving intervention quality. In conclusion, the randomization, blinding, and the therapeutic rationale of intervention are recommended in future clinical trials for patients with schizophrenia.
Most of previous work on indexing and searching time series focused on the similarity matching and retrieval of one-attribute time series. However, multimedia databases such as music, video need to handle the similarity search in multi-attribute time series. The limitation of the current similarity models for multi-attribute sequences is that there is no consideration for attributes' sequences. The multi-attribute sequences are composed of several attributes' sequences. Since the users may want to find the similar patterns considering attributes's sequences, it is more appropriate to consider the similarity between two multi-attribute sequences in the viewpoint of attributes' sequences. In this paper, we propose the similarity search method based on attributes's sequences in multi-attribute time series databases. The proposed method can efficiently reduce the search space and guarantees no false dismissals. In addition, we give preliminary experimental results to show the effectiveness of the proposed method.
In this paper, an automatic construction method of theme melody index for large music database and an associative content-based music retrieval mechanism in which the constructed theme melody index is mainly used to improve the users' response time are proposed. First, the system automatically extracted the theme melody from a music file by the graphical clustering algorithm based on the similarities between motifs of the music. To place an extracted theme melody into the metric space of M-tree, we chose the average length variation and the average pitch variation of the theme melody as the major features. Moreover, we added the pitch signature and length signature which summarize the pitch variation pattern and the length variation pattern of a theme melody, respectively, to increase the precision of retrieval results. We also proposed the associative content-based music retrieval mechanism in which the k-nearest neighborhood searching and the range searching algorithms of M-tree are used to select the similar melodies to user's query melody from the theme melody index. To improve the users' satisfaction, the proposed retrieval mechanism includes ranking and user's relevance feedback functions. Also, we implemented the proposed mechanisms as the essential components of content-based music retrieval systems to verify the usefulness.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.238-244
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2013
For musical genre classification, various types of feature vectors are utilized. Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC), decorrelated filter bank (DFB), and octave-based spectral contrast (OSC) are widely used as short-term features, and their long-term variations are also utilized. In this paper, OSC features are extracted not only in the single-octave band domain, but also in the multiple-octave band one to capture the correlation between octave bands. As a baseline system, we select the genre classification system that won the fourth place in the 2012 music information retrieval evaluation exchange (MIREX) contest. By applying the OSC features based on multiple-octave bands, we obtain the better classification accuracy by 0.40% and 3.15% for the GTZAN and Ballroom databases, respectively.
With broad individual variability in social communication skills of children with autism spectrum disorders and increasing focus on interventions targeting social communication of this population, there is a need for systematic analysis of how social communication outcomes are measured. This study aimed to systematically analyze the measurement tools used in the music therapy interventions for improving social communication of children with ASD. Electronic databases and music therapy journals were searched for controlled studies published between 1980 and 2015. A total of 21 studies were included for the analysis. The results demonstrated that direct observation of behaviors was the most frequently used and the combination of targeted social communication areas and specific measurements used for a specific skill varied among the studies. In addition, 90.4% of studies reported interrater reliability. These results indicate that there has been a diversity in approaches to measure social communication skills despite increasing attempts for systematic measurements. In consideration of the nature of social communication development in children with ASD, multifaceted strategy to understand and assess the target skills in terms of specific behavior acquisition, social functioning in general, and social cognition was recommended.
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.
Database community focuses on the similar music retrieval systems for music database when a humming query is given. One of the approaches is converting the midi data to time series, building their indices and performing the similarity search on them. Queries based on humming can be transformed to time series by using the known pitch detection algorithms. The recently suggested algorithm, scaled and warped matching, is based on dynamic time warping and uniform scaling. This paper proposes Humming BIRD(Humming Based sImilaR mini music retrieval system) using sliding window and center-aligned scaled and warped matching. Center-aligned scaled and warped matching is a mixed distance measure of center-aligned uniform scaling and time warping. The newly proposed measure gives tighter lower bound than previous ones which results in reduced search space. The empirical results show the superiority of this algorithm comparing the pruning power while it returns the same results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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