• International Journal of Contents
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• 제8권2호
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• pp.1-6
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• 2012

Recently, content-based music information retrieval (MIR) systems for mobile devices have attracted great interest. However, music retrieval systems are greatly affected by background noise when music is recorded in noisy environments. Therefore, we evaluated various pre-processing methods using the Philips method to determine the one that performs most robust music retrieval in such environments. We found that dynamic noise reduction (DNR) is the best pre-processing method for a music retrieval system in noisy environments.

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

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.99-106
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• 2008

최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.130-137
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• 2010

휴대용 멀티미디어 기기의 진화와 보급 확산에 따라 디지털 음원 보급이 용이해짐으로써 사용자는 디지털 음원 및 관련된 콘텐츠를 휴대용 멀티미디어 기기를 이용하여 검색 및 감상할 수 있게 되었다. 그러나 디지털 음악서비스 시장과는 대조적으로 CD로 제공되는 오프라인 음악서비스 시장은 점차적으로 침체되어 오프라인 음악서비스 시장 자체가 사장될 위기에 놓여있는 있는 실정이다. 본 논문에서는 오프라인 음악서비스의 중심인 음악앨범에 부착된 1차원 바코드와 휴대폰 음악서비스를 결합하여 두 음악서비스 시장이 상생할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 음악앨범 정보 검색 시스템은 실제의 음악앨범으로 부터 디지털 음원과 정보를 획득하기 위해 음악 CD에 부착된 1차원 바코드를 모바일 단말기에 입력하여 음원서버로부터 해당 앨범의 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 또한 검색 결과에 사용자 선호도를 반영하기 위해 앨범별 검색 횟수를 이용하여 사용자들이 선택한 음악 장르의 앨범을 최근 선호하는 앨범순으로 검색하도록 하였다. 제안하는 모바일 음악앨범 검색 시스템은 WIPI를 기반으로 구현되어 시범 서비스를 제공하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.95-104
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• 2009

본 논문에서는 노이즈에 강인한 음악 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 음악의 시작점 검출은 음악을 이용한 신호처리 시스템에 있어서 일관되지 않은 입력데이터를 통한 계산낭비, 비교검색 등의 문제 해결을 위해 필요한 것이다. 특히 신호처리를 이용한 내용기반 음악검색 시스템에서 시간의 순서로 데이터를 비교하는 시간순차적 검색방법에서는 더욱 필요시 된다. 시간순차적 검색 방법은 시간의 순서로 단순 비교를 수행하기 때문에 검색의 속도가 빠르다는 장점이 있는 반면 비교하는 데이터의 시작 시간이 동일해야 하는 단점이 있다. 하지만 디지털화된 음악은 비트레이트 변환에 의한 시작 시간의 동일함을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 검색의 전처리 단계에서 음악의 시작점을 검출함으로써 시간순차적 검색 방법을 적용하여 고속의 검색을 수행하면서도 인식률이 낮아지지 않게 하였다. 시작점 검출은 소리를 검출할 수 있는 최소 파형모형을 이용하였으며 노이즈에 강인하기 위하여 묵음에 존재하는 노이즈는 스킵핑을 하였다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해 시작점 검출을 미적용한 결과보다 약 38% 성능이 향상됨을 확인하였으며 노이즈에 강인함을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.737-748
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• 2003

디지털 음악 컨텐츠의 활용이 보편화되고 음악 데이터의 양이 방대해지면서 데이터베이스로부터 음악 컨텐츠를 효과적으로 질의하고 검색하는 기능이 절실해졌다. 본 논문에서는 사용자들이 자주 질의하는 멜로디 부분을 이용하여 음악 검색을 보다 빠르고 효과적으로 수행할 수 있는 음악 검색 시스템인 FMF(Fast Melody Finder)를 제안한다. 이 기법은 어떤 음악에 대해 사용자가 기억하고 질의하는 내용이 대개 음악의 특정 선율에 한정되어 있다는 사실에 기반하고 있으며, 사용자의 이러한 질의 패턴을 이용하여 자주 질의되는 부분을 인덱스로 사용함으로써 사용자가 원하는 곡을 빠르게 찾아낼 수 있게 해준다. 또한 이러한 선율들을 다루기 위해서, 사용자의 허밍에 의한 음향 질의와 오선지를 통한 질의로부터 추출된 음높이와 음의 길이를 분석하여 UDR과 LSR 스트링으로 변환함으로써 더욱 정확한 질의를 할 수 있다. 프로토타입 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.43-52
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• 2013

대량의 음악 콘텐츠가 유통되는 초고속 인터넷 환경에서, 사용자가 원하는 음악 콘텐츠를 효과적으로 검색하기 위한 연구들이 다양하게 수행되고 있다. 특히, 음악 정보 검색(MIR: Music Information Retrieval) 연구에 감성 모델을 접목한 음악 추천 시스템 개발도 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 적용된 감성 모델이 단순하고, 한국어를 대상으로 하지 않아 한국어의 의미적 감성 표현 처리에 한계점을 가진다. 따라서, 본 논문에서는, 한국어를 기반으로, 기존의 감성 모델을 확장한 새로운 감성 모델(KORean Emotional Model : KOREM)을 제안하고, 이를 온톨로지(Music EMotional Ontology : MEMO)로 설계 및 구현하였다. 이를 통해, 한글로 서술된 폭넓고 다양한 감성적 표현을 이용한 음악 콘텐츠의 분류, 저장 및 검색이 가능하다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.109-118
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• 2005

본 논문에서는 음악 데이터베이스의 멜로디와 사용자가 기술한 멜로디의 기하학적 구조를 비교하는 음악 검색 시스템을 제안하고 있다. 시스템은 멜로디의 구조적이고 상황적인 특징들을 분석하여 쿼리 멜로디와 데이터베이스의 멜로디가 일치성을 찾고자 한다. 검색 방법은 사전 처리 단계와 인식 단계로 이루어진 기하하적 해싱 알고리즘에 기반을 두고 있다. 사전 처리 단계 동안 구조적 특징을 찾기 위해서 음악의 멜로디를 여러 개의 프래그먼트(fragment)들로 분할하고 그 프래그먼트의 각 음의 높이 및 길이를 분석한다. 상황적 특징을 찾기 위해서 각 프래그먼트의 중심 화음을 찾는다. 인식 단계 동안 사용자가 입력한 쿼리 멜로디를 여러 개의 프래그먼트들로 분할하고 구조적이고 상황적 특성이 유사한 모든 프래그먼트들을 데이터베이스에서 검색한다. 투표는 각 프래그먼트에 대해 이루어지고 총 득표수가 최대인 음악이 쿼리 멜로디와 일치하는 멜로디를 갖는 음악이 된다. 이러한 접근 방법을 이용하여, 음악 데이터베이스에서 유사한 멜로디를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 이 방법은 표절 음악을 감지하는데 적용될 수 있다.

• International Journal of Contents
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• 제11권4호
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• pp.1-6
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• 2015

In practice, the most important performance parameters for music information retrieval (MIR) service are robustness of fingerprint in real noise environments and recognition accuracy when the obtained query clips are matched with the an entry in the database. To satisfy these conditions, we proposed a conjoined fingerprint algorithm for use in massive MIR service. The conjoined fingerprint scheme uses interhash and intrahash algorithms to produce a robust fingerprint scheme in real noise environments. Because the interhash and intrahash algorithms are masked in the predominant pitch estimation, a compact fingerprint can be produced through their relationship. Experimental performance comparison results showed that our algorithms were superior to existing algorithms, i.e., the sub-mask and Philips algorithms, in real noise environments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.637-644
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• 2011

음원이 디지털화 되면서 쉽게 음악을 구매하고 들을 수 있게 되었다. 하지만 많은 음악 중에서 음악가, 장르, 제목, 앨범 타이틀 등 전통적인 음악 정보를 이용하여 사용자들이 자신의 취향에 맞는 음악을 찾는 데는 여전히 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해소하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 해소하기 위한 감성기반 음악 검색방법에서 다차원 벡터형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 감성기반 검색에서의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상호간에 대립되는 감성을 대표되는 음악들의 유사성을 다차원 서술자 관점에서 측정하고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정한다. 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하는데 이용되며 이를 활용하여 감성기반 음악검색을 수행한다. 제안된 방법은 내용기반 음악 검색을 기반으로 한 감성기반 음악검색 구조에서 실험한 결과 평균 검색 개수측면에서 기존의 휴리스틱 방법보다 좋은 검색 결과를 나타내었다.