• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.217-223
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• 2013

본 논문에서는 오디오 핑거프린팅 방식과 스파셜 오디오 처리 방식을 결합한 오디오 핑거프린팅 기반 입체음향 재현 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 변조스펙트럼 기반의 명확한 오디오 정점 핑거프린트를 이용하여 잡음환경에서 오디오 핑거프린팅 시스템의 검색정확도를 향상시켰으며, 메타데이터로 제공되는 스파셜 오디오 정보는 청취자에게 소리가 실제로 녹음된 공간에서 소리를 듣는 것 같은 느낌을 준다.

• 한국음향학회지
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• 제33권3호
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• pp.210-215
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• 2014

오디오 핑거프린팅 기술은 잡음과 에코 등으로 인한 왜곡에도 성공적으로 음원을 식별해야한다. 이러한 오디오 핑거프린팅 기술을 TV광고식별에 적용하고자 한다. 본 논문은 TV 광고 식별을 위한 강인한 오디오 핑거프린팅 방식을 제안한다. 제안된 방법에서 사용되는 Constant Q 변환 기반에서 추출된 현저한 오디오 피크 쌍 핑거프린트는 실제 다양한 잡음환경에서 오디오 핑거프린팅 시스템의 정확도를 향상시키고, 낮은 복잡도를 가진다. 실험결과는 제안된 방식이 기존의 오디오 핑거프린팅 방식에 비해 다양한 잡음환경에서도 안정적이며 신뢰할 수 있는 검색 정확도를 제공함을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제36권6호
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• pp.999-1007
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• 2014

The robustness of an audio fingerprinting system in an actual noisy environment is a major challenge for audio-based content identification. This paper proposes a high-performance audio fingerprint extraction method for use in portable consumer devices. In the proposed method, a salient audio peak-pair fingerprint, based on a modulated complex lapped transform, improves the accuracy of the audio fingerprinting system in actual noisy environments with low computational complexity. Experimental results confirm that the proposed method is quite robust in different noise conditions and achieves promising preliminary accuracy results.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.390-395
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• 2009

The robustness of audio fingerprinting system in a noisy environment is a principal challenge in the area of content-based audio retrieval. The selected feature for the audio fingerprints must be robust in a noisy environment and the computational complexity of the searching algorithm must be low enough to be executed in real-time. The audio fingerprint proposed by Philips uses expanded hash table lookup to compensate errors introduced by noise. The expanded hash table lookup increases the searching complexity by a factor of 33 times the degree of expansion defined by the hamming distance. We propose a new method to improve noise robustness of audio fingerprinting in noise environment using predominant pitch which reduces the bit error of created hash values. The sub-fingerprint of our approach method is computed in each time frames of audio. The time frame is transformed into the frequency domain using FFT. The obtained audio spectrum is divided into 33 critical bands. Finally, the 32-bit hash value is computed by difference of each bands of energy. And only store bits near predominant pitch. Predominant pitches are extracted in each time frames of audio. The extraction process consists of harmonic enhancement, harmonic summation and selecting a band among critical bands.

• 한국음향학회지
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• 제32권5호
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• pp.415-422
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• 2013

본 논문에서는 경첩 손실 함수를 최소화를 통해서 강인한 이진 오디오 핑거프린팅 방법을 제안하였다. 특히 제안된 방법에서 오디오 핑거프린트는 이진값을 가지므로 핑거프린트 DB 크기를 줄여줄 수 있는 장점이 있다. 일반적으로 특징을 이진화하는 과정에서 핑거프린트의 강인성, 식별성 등 성능의 손실이 불가피하므로 손실을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 핑거프린팅에서 두 오디오 클립 간의 유사도가 경첩 함수 형태로 주어지는 것에 착안하여 경첩 손실을 최소화하는 방법으로 특징을 이진화하여 핑거프린트를 구하는 방법을 제안한다. 유도된 경첩 손실 함수는 최소 손실 해싱 기법을 통해서 최소화 하였다. 수 천곡 규모의 오디오에 대해서 다양한 변환들에 대한 인식 성능을 실험하였으며, 제안된 경첩 손실 함수 최소화를 통해서 핑거프린트의 식별성과 강인성이 개선됨을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권2E호
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• pp.69-73
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• 2006

In this paper, we propose a robust music audio fingerprinting system for automatic music retrieval. The fingerprint feature is extracted from the long-term dynamic modulation spectrum (LDMS) estimation in the perceptual compressed domain. The major advantage of this feature is its significant robustness against severe background noise from the street and cars. Further the fast searching is performed by looking up hash table with 32-bit hash values. The hash value bits are quantized from the logarithmic scale modulation frequency coefficients. Experiments illustrate that the LDMS fingerprint has advantages of high scalability, robustness and small fingerprint size. Moreover, the performance is improved remarkably under the severe recording-noise conditions compared with other power spectrum-based robust fingerprints.

• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.659-669
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• 2012

이 논문에서는 이진 핑거프린트의 결합을 이용해 새로운 이진 오디오 핑거프린트를 만드는 방법을 제안하다. 필립스 핑거프린팅 시스템을 활용하여, 그 시스템에서 활용한과 비슷한 특성을 가질 것이라 예상되는 기본 이진 핑거프린트를 여러 개 추출하고, 기본 이진 핑거프린트들의 투표로 하나의 이진 오디오 핑거프린트를 결정한다. 정합단에서는 이진 핑거프린트를 이용하는 것이 아니라, 기본 이진 핑거프린트들의 합을 이용하여 거리를 계산한다. 실험을 통해서 제안하는 방법으로 만들어진 핑거프린트가 그것의 기초가 되는 기본 이진 핑거프린트들보다 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이 방법을 이용해서 기존의 이진 핑거프린트의 성능을 강화하거나 새로운 이진 핑거프린트를 만들 수 있을 것이라 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.811-820
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• 2017

음원 서비스의 주요 기능 중 하나인 내용 기반 검색을 위해 음원의 지문을 채취하여 데이타베이스에 저장하고 색인하여 검색에 활용하는 기법이 널리 사용되고 있다. 그런데 지속적으로 추가되는 신규 음원의 지문이 기존의 데이타베이스에 계속 삽입되면 공간 효율 및 음원 검색 성능의 저하가 점차 초래되는 문제점이 있다. 따라서 시스템 운용 비용의 증가를 가져오는 주기적인 데이터 베이스 재구성 없이 효율적인 음원 데이타베이스의 확장을 지원하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 샤잠의 지문 채취 알고리즘을 기반으로 클러스터 컴퓨팅 환경에서 맵리듀스 및 NoSQL 데이타베이스를 사용하여 이러한 문제를 해결하는 내용 기반 음원 검색 시스템의 설계를 제시하고 실제 음원 데이터를 이용한 다양한 실험을 통해 그 성능을 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-9
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• 2012

디지털 음악과 스마트 폰이 대중화되면서 잡음에 강인한 실시간 음악 핑거프린트 시스템이 다양하게 개발되고 있다. 특히 핑거프린트 알고리즘 중 Multiple Hashing(MLH)은 잡음에 강인하고 정교한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 음악 데이터베이스로부터 질의 및 응답의 정확도를 개선하기 위해 에너지 집중필터를 사용하고 연속성과 중복성을 제거하는 통계적 필터를 제안한다. 에너지 집중 필터는 하위 비트에 에너지가 집중되는 Discrite Cosine Transform(DCT)의 특징을 이용하고, 통계적 필터는 검색된 핑거프린트 정보들 사이의 상관관계 특성을 이용한다. 실험 결과로 잡음 환경에서 에너지와 통계적 필터링으로 구성된 제안 알고리즘은 우수성을 보인다. 이는 제안된 필터 엔진으로 Philips Robust Hash(PRH)보다 잡음에 강인하고 Multiple Hashing(MLH)보다 간결한 핑거프린트 시스템을 구성할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.75-87
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• 2009

본 논문은 오디오 핑거프린트 데이터 생성 방법과 이를 이용한 오디오 데이터 비교 방법에 관한 것으로서, 오디오 데이터의 특징을 이용하여 음악을 식별하는 방법을 제시한다. 일반적으로 영상인식을 위해 많이 사용되는 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG)를 오디오 데이터에 적용하여 음악이 급진적으로 변하는 부분을 추출하고, 해당 위치를 핑거프린트로 정의하는 방식이다. 이렇게 만들어진 핑거프린트는 음질의 변화에 민감하지 않으며, 음악 데이터의 일정 부분만으로도 원본과 동일 위치의 핑거프린트 추출이 가능하다. 이 시스템은 기존의 주파수 영역을 이용한 시스템 보다 오디오 핑거프린트의 데이터량과 계산량을 줄여줌으로써 검색을 할 때 보다 효율적인 성능을 나타낸다. 이를 응용하여 인터넷에 유통되는 복사된 음악의 저작권 보호, 또는 음악의 메타정보 등을 사용자에게 나타낼 수 있다.