• 방송공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.2-7
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 음악 정보 검색에 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 적용하는 방법을 제안한다. 특히 Pitch 정보와 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 QBH(Query By Humming)에 이용 될 수 있다. 이러한 방법을 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 방송 시스템에 적용하기 위해 영화나 드라마의 배경음악에 해당하는 O.S.T 앨범으로 검색 범위를 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 검색을 요청한 시점에서 비디오 컨텐츠로부터 추출한 임의의 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징 백터를 구성하기 위해 필요한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능평가를 수행한 결과 timbral spectral feature 보다는 pitch 정보를 이용한 특징이 우수한 성능을 보였고 vector distance 방식으로는 특징들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 ED(Euclidean Distance) 방식보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.204-207
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• 2013

Music genre classification is an essential component for music information retrieval system. There are two important components to be considered for better genre classification, which are audio feature extraction and classifier. This paper incorporates two different kinds of features for genre classification, timbral texture and rhythmic content features. Timbral texture contains several spectral and Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features. Before choosing a timbral feature we explore which feature contributes less significant role on genre discrimination. This facilitates the reduction of feature dimension. For the timbral features up to the 4-th order central moments and the covariance components of mutual features are considered to improve the overall classification result. For the rhythmic content the features extracted from beat histogram are selected. In the paper Extreme Learning Machine (ELM) with bagging is used as classifier for classifying the genres. Based on the proposed feature sets and classifier, experiment is performed with well-known datasets: GTZAN databases with ten different music genres, respectively. The proposed method acquires the better classification accuracy than the existing approaches.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2003년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.215-218
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-7에 정의된 오디오 서술자를 이용한 오디오 특징을 기반으로 한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 특히 timbral 특징들은 음색 구분을 용이하게 할 수 있어 음악 검색뿐만 아니라 음악 장르 분류 또는 Query by humming에 이용 될 수 있다. 이러한 연구를 통하여 오디오 신호의 대표적인 특성을 표현 할 수 있는 특징벡터를 구성 할 수 있다면 추후에 멀티모달 시스템을 이용한 검색 알고리즘에도 오디오 특징으로 이용 될 수 있을 것이다 본 논문에서는 방송 시스템에 적용 할 수 있도록 검색 범위를 특정 컨텐츠의 O.S.T 앨범으로 제한하였다. 즉, 사용자가 임의로 선택한 부분적인 오디오 클립만을 이용하여 그 컨텐츠 전체의 O.S.T 앨범 내에서 음악을 검색할 수 있도록 하였다. 오디오 특징벡터를 구성하기 위한 MPEG-7 오디오 서술자의 조합 방법을 제안하고 distance 또는 ratio 계산 방식을 통해 성능 향상을 추구하였다. 또한 reference 음악의 템플릿 구성 방식의 변화를 통해 성능 향상을 추구하였다. Classifier로 k-NN 방식을 사용하여 성능 평가를 수행한 결과 timbral spectral feature들의 비율을 이용한 IFCR(Intra-Feature Component Ratio) 방식이 Euclidean distance 방식보다 우수한 성능을 보였다.