The Journal of the Acoustical Society of Korea (한국음향학회지)

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A relevance-based pairwise chromagram similarity for improving cover song retrieval accuracy

커버곡 검색 정확도 향상을 위한 적합도 기반 크로마그램 쌍별 유사도

  • Jin Soo Seo (Department of Electronic Engineering, Gangneung-Wonju National University)
  • 서진수 (강릉원주대학교 전자공학과)
  • Received : 2023.10.11
  • Accepted : 2024.01.09
  • Published : 2024.03.31
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Abstract

Computing music similarity is an indispensable component in developing music search service. This paper proposes a relevance weight of each chromagram vector for cover song identification in computing a music similarity function in order to boost identification accuracy. We derive a music similarity function using the relevance weight based on the probabilistic relevance model, where higher relevance weights are assigned to less frequently-occurring discriminant chromagram vectors while lower weights to more frequently-occurring ones. Experimental results performed on two cover music datasets show that the proposed music similarity improves the cover song identification performance.

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 중요한 구성 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색 성능을 제고하기 위해서, 크로마그램 벡터 별로 커버곡 검색 적합도를 구하여 음악 유사도 계산 시 가중치로 활용한다. 커버곡 검색 적합도는 확률 적합도 모델을 이용하여 구한다. 커버곡 검색에 도움이 될 수 있는 분별도가 높은 벡터에 높은 가중치를 부여하고, 흔하게 존재하여 분별도가 떨어지는 벡터에 낮은 가중치를 부여하는 방식으로 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 문화체육관광부 및 한국콘텐츠진흥원의 2023년도 문화기술 연구개발 사업으로 수행되었음(과제명:딥러닝을 활용한 고속 음악 탐색 기술 개발, 과제번호 : CR202104004)

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