• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권3호
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• pp.245-248
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• 2007

In this paper, we research the content-based analysis and classification according to the composition of the feature parameter data base for the audio data to implement the audio data index and searching system. Audio data is classified to the primitive various auditory types. We described the analysis and feature extraction method for the feature parameters available to the audio data classification. And we compose the feature parameters data base in the index group unit, then compare and analyze the audio data centering the including level around and index criterion into the audio categories. Based on this result, we compose feature vectors of audio data according to the classification categories, and simulate to classify using discrimination function.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권3E호
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• pp.91-97
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• 2004

In this paper, we propose a classification system of TV program scenes based on audio information. The system classifies the video scene into six categories of commercials, basketball games, football games, news reports, weather forecasts and music videos. Two type of audio feature set are extracted from each audio frame-timbral features and coefficient domain features which result in 58-dimensional feature vector. In order to reduce the computational complexity of the system, 58-dimensional feature set is further optimized to yield l0-dimensional features through Sequential Forward Selection (SFS) method. This down-sized feature set is finally used to train and classify the given TV program scenes using κ -NN, Gaussian pattern matching algorithm. The classification result of 91.6% reported here shows the promising performance of the video scene classification based on the audio information. Finally, the system stability problem corresponding to different query length is investigated.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.271-278
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• 2004

본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.768-771
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• 2004

In this paper, we propose a content-based audio genre classification algorithm that automatically classifies the query audio into five genres such as Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech using digital signal processing approach. From the 20 second query audio file, 54 dimensional feature vectors, including Spectral Centroid, Rolloff, Flux, LPC, MFCC, is extracted from each query audio. For the classification algorithm, k-NN, Gaussian, GMM classifier is used. In order to choose optimum features from the 54 dimension feature vectors, SFS (Sequential Forward Selection) method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the genre classification algorithm. From the experimental result, we verify the superior performance of the SFS method that provides near $90{\%}$ success rate for the genre classification which means $10{\%}$-$20{\%}$ improvements over the previous methods

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.33-38
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• 2009

본 논문은 자동차 오디오 시스템에 내장된 라디오에서 실시간으로 재생되는 연속적인 오디오 신호로부터 음악 신호를 선별하고, 해당 음악에 대한 실시간 음악장르 분류를 통해 자동으로 이퀄라이저를 조절하는 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 음악분류 정확도를 높이고 실시간 신호처리를 실행하기 위해 연속적인 오디오 신호로부터 추출한 음색 특징 벡터와 리듬 특징 벡터를 GMM (Gaussian mixture model) 분류 방식에 적용하여 음악 분류를 수행한다. 제안된 방식은 카오디오 시스템의 라디오로부터 출력된 오디오 신호로부터 분할된 다양한 오디오 구간을 5가지 음악장르로 분류하여 음악 장르 분류 성능을 측정하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2748-2760
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• 2018

This paper proposes an audio event classification method based on convolutional neural networks (CNNs). CNN has great advantages of distinguishing complex shapes of image. Proposed system uses the features of audio sound as an input image of CNN. Mel scale filter bank features are extracted from each frame, then the features are concatenated over 40 consecutive frames and as a result, the concatenated frames are regarded as an input image. The output layer of CNN generates probabilities of audio event (e.g. dogs bark, siren, forest). The event probabilities for all images in an audio segment are accumulated, then the audio event having the highest accumulated probability is determined to be the classification result. This proposed method classified thirty audio events with the accuracy of 81.5% for the UrbanSound8K, BBC Sound FX, DCASE2016, and FREESOUND dataset.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.19-26
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• 2012

최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.224-231
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• 2013

이 논문에서는 비정형 혼합 오디오 신호에서 청취자에게 전달 되도록 의도된 주된 신호의 종류를 검출해 낼 수 있는 방법을 제안한다. 주된 신호의 종류는 음성, 음악, 음향효과로 정하였으며, 인텐서티 기반의 발생/소멸 패턴에서 추출할 수 있는 특징을 사용하여 그들을 구별할 수 있는 방법을 소개한다. 청취자가 주어진 오디오 신호에서 주된 신호를 받아들이는 주관적인 평가를 반영하기 위해서, 웹기반의 평가시스템을 도입하여 18시간의 다양한 종류의 장르 비디오의 오디오를 평가하였다. 실험을 통하여 비디오의 장르별로 각기 다른 성능을 보이지만 가능성 있는 (음성위주의 토크쇼의 경우 86.7%, 액션 영화 49.3%)정확도를 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.239-246
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• 2023

본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1869-1886
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• 2018

This paper proposes a MIDI- and audio-based music genre classification method for Korean traditional music. There are many traditional instruments in Korea, and most of the traditional songs played using the instruments have similar patterns and rhythms. Although music information processing such as music genre classification and audio melody extraction have been studied, most studies have focused on pop, jazz, rock, and other universal genres. There are few studies on Korean traditional music because of the lack of datasets. This paper analyzes raw audio and MIDI phrases in Korean traditional music, performed using Korean traditional musical instruments. The classified samples and MIDI, based on our classification system, will be used to construct a database or to implement our Kontakt-based instrument library. Thus, we can construct a management system for a Korean traditional music library using this classification system. Appropriate feature sets for raw audio and MIDI phrases are proposed and the classification results-based on machine learning algorithms such as support vector machine, multi-layer perception, decision tree, and random forest-are outlined in this paper.