KR20070078170A - 음악 내용 요약본을 이용한 유사곡 검색 방법 및 그 장치 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (17)
- 음악 내용 요약본을 이용한 유사곡 검색 방법에 있어서,음악 파일의 압축 영역으로부터 오디오 특징 값을 추출하고, 추출된 오디오 특징 값을 이용하여 음악 내용 요약본을 생성하는 단계;상기 생성된 음악 내용 요약본을 이용하여 상기 음악 파일의 무드/장르를 분류하는 단계;상기 음악 내용 요약본으로부터 유사도를 검색하기 위한 유사성 특성을 추출하는 단계;상기 분류된 무드/장르 정보 및 상기 추출된 유사성 특성 정보를 소정의 데이터베이스에 저장하는 단계;사용자로부터 쿼리 음악 정보를 입력 받는 단계;상기 쿼리 음악에 대한 무드/장르를 검출하는 단계;상기 데이터베이스를 참조하여 상기 쿼리 음악과 무드/장르가 동일한 음악 파일에 대해 상기 쿼리 음악과의 유사도를 측정하는 단계; 및상기 측정된 유사도에 따라 상기 쿼리 음악에 대한 유사곡을 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제1항에 있어서,음악 파일의 압축 영역으로부터 오디오 특징 값을 추출하고, 추출된 오디오 특징 값을 이용하여 음악 내용 요약본을 생성하는 상기 단계는,음악 파일의 압축 영역으로부터 오디오 특징 값을 추출하는 단계;상기 추출된 특징 값을 사용하여 음악 내용 변화 지점을 추적하여 세그먼트(segment)를 재구성하는 단계;상기 재구성된 각 세그먼트에서 일정한 길이의 일부분(fragment)을 취해 클러스터링(clustering)하여 상기 각 세그먼트간의 유사성과 반복성을 측정하는 단계; 및상기 측정된 각 세그먼트간의 유사성과 반복성에 의해 선택된 세그먼트를 이용하여 음악 내용 요약본을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제1항에 있어서,상기 생성된 음악 내용 요약본을 이용하여 상기 음악 파일의 무드/장르를 분류하는 상기 단계는,상기 음악 내용 요약본의 압축 영역으로부터 MDCT(Modified Discrete Cosine Transformation) 기반의 음색(timbre) 특성을 추출하는 단계;상기 음악 내용 요약본의 상기 압축 영역으로부터 MDCT 기반의 템포(tempo) 특성을 추출하는 단계; 및상기 추출된 음색 특성 및 템포 특성을 기초로 하여 상기 음악 파일에 대한 무드/장르를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제3항에 있어서,상기 음악 내용 요약본의 압축 영역으로부터 MDCT(Modified Discrete Cosine Transformation) 기반의 음색(timbre) 특성을 추출하는 상기 단계는,상기 음악 내용 요약본을 부분적으로 디코딩하여 MDCT 계수들을 추출하는 단계;상기 추출된 MDCT 계수들로부터 소정 개수의 서브 밴드(sub-band)의 MDCT 계수를 선택하는 단계; 및상기 선택된 MDCT 계수들로부터 스펙트럼의 중심(spectral centroid), 대역폭(bandwidth), 롤오프(rolloff), 플럭스(flux) 및 평탄(flatness)을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제4항에 있어서,상기 음악 내용 요약본으로부터 유사도를 검색하기 위한 유사성 특성을 추출하는 상기 단계는,상기 추출된 음색 특성에 대한 최대(maximum), 평균(mean) 및 표준 편차(standard deviation)를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제3항에 있어서,상기 음악 내용 요약본의 상기 압축 영역으로부터 MDCT 기반의 템포(tempo) 특성을 추출하는 상기 단계는,상기 음악 내용 요약본을 부분적으로 디코딩하여 상기 MDCT 계수들을 추출하는 단계;상기 추출된 MDCT 계수로부터 소정 서브 밴드(sub-band)의 MDCT 계수를 선택하는 단계;상기 선택된 MDCT 계수로부터 DFT(Discrete Fourier Transformation)를 수행하여 MDCT 변조 스펙트럼(Modulation Spectrum)을 추출하는 단계; 및상기 추출된 MDCT 변조 스펙트럼을 N개의 서브-밴드로 분할하여 상기 분할된 서브 밴드로부터 에너지를 추출하여 MDCT 변조 스펙트럼 기반의 템포 특성으로 사용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제6항에 있어서,상기 음악 내용 요약본으로부터 유사도 검색하기 위한 유사성 특성을 추출하는 상기 단계는,상기 MDCT 변조 스펙트럼 기반의 템포 특성에 따른 중심, 대역폭, 플럭스 및 평탄을 상기 유사성 검색을 위한 유사성 특성으로 추출하는 것을 특징으로 하는 유 사곡 검색 방법.
- 제1항에 있어서,상기 데이터베이스를 참조하여 상기 쿼리 음악과 무드/장르가 동일한 음악 파일에 대해 상기 쿼리 음악과의 유사도를 측정하는 상기 단계는,상기 쿼리 음악과 무드/장르가 동일한 음악 파일에 대한 특성들의 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 계산하여 유사도를 측정하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제8항에 있어서,상기 측정된 유사도에 따라 상기 쿼리 음악에 대한 유사곡을 검색하는 상기 단계는,상기 계산된 유클리드 거리가 소정의 기준치보다 작은 N개의 음악 파일을 유사곡으로 검색하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 방법.
- 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
- 음악 내용 요약본을 이용한 유사곡 검색 장치에 있어서,음악 파일의 압축 영역으로부터 오디오 특징 값을 추출하고, 추출된 오디오 특징 값을 이용하여 음악 내용 요약본을 생성하는 음악 내용 요약본 생성부;상기 생성된 음악 내용 요약본으로부터 MDCT(Modified Discrete Cosine Transformation) 기반의 음색(timbre) 특성 및 MDCT 기반의 템포(tempo) 특성을 추출하는 제1 특성 추출부;상기 제1 특성 추출부에서 추출된 특성에 따라 상기 음악 파일의 무드/장르를 분류하는 무드/장르 분류부;상기 음악 내용 요약본으로부터 유사성을 검색하기 위한 유사성 특성을 추출하는 제2 특성 추출부;상기 분류된 무드/장르 정보 및 상기 추출된 유사성 특성 정보를 저장하는 데이터베이스;사용자로부터 쿼리 음악 정보를 입력 받는 쿼리 음악 입력부;상기 쿼리 음악에 대한 무드/장르를 검출하는 쿼리 음악 검출부; 및상기 데이터베이스를 참조하여 상기 쿼리 음악과 무드/장르가 동일한 음악 파일에 대해 상기 쿼리 음악과의 유사도를 측정하고, 상기 측정된 유사도에 따라 상기 쿼리 음악에 대한 유사곡을 검색하는 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 장치.
- 제11항에 있어서,상기 무드/장르 분류부는,상기 추출된 음색 특성 및 템포 특성을 기초로 하여 상기 음악 파일에 대한 무드/장르를 분류하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 장치.
- 제11항에 있어서,상기 음악 파일은 장르 정보를 가지는 태그 정보를 포함하고,상기 무드/장르 분류부는,상기 음악 파일로부터 추출된 태그 정보의 장르 정보를 이용하여 상기 음악 파일에 대한 장르를 분류하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 장치.
- 제11항에 있어서,상기 제2 특성 검출부는,상기 추출된 특성에 대한 최대(maximum), 평균(mean) 및 표준 편차(standard deviation)를 계산하고,상기 데이터베이스는,상기 계산된 최대(maximum), 평균(mean) 및 표준 편차(standard deviation)를 메타 데이터로 저장하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 장치.
- 제14항에 있어서,상기 검색부는,상기 검출된 쿼리 음악의 무드와 장르가 동일한 음악에 대해서 상기 최대, 평균 및 표준 편차값을 이용하여 상기 쿼리 음악에 대한 유사곡을 검색하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 장치.
- 제15항에 있어서,상기 검색부는,상기 최대, 평균 및 표준 편차값에 대한 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 계산하고, 상기 계산된 거리가 소정의 기준치보다 작은 N개의 후보를 유사곡으로 검색하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 장치.
- 제11항에 있어서,상기 음악 파일은 MP3 파일 또는 AAC 파일을 포함하는 것을 특징으로 하는 유사곡 검색 장치.
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