• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.23-48
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• 2013

본 연구는 웹에서 접근 가능한 내용기반 음악검색(CBMR) 시스템들을 조사하여, 탐색질의의 종류, 접근점, 입출력, 탐색기능, 데이터베이스 성격과 크기 등의 관점에서 특성을 비교 분석하고자 하였다. 비교 분석에 사용된 특성을 추출하기 위해 내용기반 음악정보의 특성과 시스템 구축에 필요한 파일의 변환, 멜로디 추출 및 분할, 색인자질 추출과 색인, 매칭에 사용되는 기술들을 선행연구로 리뷰하였다. 15개의 시스템을 분석한 결과 다음과 같은 특성과 문제점이 분석되었다. 첫째, 도치색인, N-gram 색인, 불리언 탐색, 용어절단검색, 키워드 및 어구 탐색, 음길이 정규화, 필터링, 브라우징, 편집거리, 정렬과 같은 텍스트 정보 검색 기법이 CBMR에서도 검색성능을 향상시키는 도구로 사용되고 있었다. 둘째, 시스템들은 웹에서 크롤링하거나 탐색질의를 DB에 추가하는 등으로 DB의 성장과 실용성을 위한 노력을 하고 있었다. 셋째, 개선되어야 할 문제점으로 선율이나 주선율을 추출하는데 부정확성, 색인자질을 추출할 때 사용되는 불용음(stop notes)을 탐색질의에서도 자동 제거할 필요성, 옥타브를 무시한 solfege 검색의 문제점 등이 분석되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.507-520
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• 2003

본 연구에서는 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 검색 속도를 증진하기 위해 음악의 대표 선율인 주제 선율을 추출하여 주제 선율 색인을 구성하고 이를 이용한 효율적인 내용 기반 음악 정보 검색 기법을 제안하였다. 추출된 주제 선율을 다차원 공간 색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제 선율 색인으로 구성하기 위해 주제 선율의 평균 음 높이 변화량과 평균 음 길이 변화량을 이용하였으며 검색의 정확도를 증진하기 위해 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처와 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처를 이용하였다. 또한 제안된 내용 기반 음악 정보 검색 기법에서는 사용자의 질의 선율로부터 질의 선율의 패턴 정보를 구성하고 M-tree의 k-근접 검색 및 범위 검색 기법을 이용하여 사용자의 질의 선율과 유사한 주제 선율을 포함하고 있는 음악 정보를 검색한다. 검색된 결과로부터 순위 부여한 후 사용자 피드백을 하여 사용자의 만족도를 증진하기 위한 특성을 포함하도록 하였다. 또한, 본 논문에서 제안된 주제 선율 색인 기법 및 내용 기반 검색 기법을 포함한 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 프로토타입을 구현하여 제안된 기법의 실효성을 입증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.10-14
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• 2006

방대한 양의 음악 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 오디오 특징에 의해 인덱싱하고 검색하는 인덱싱 기법이 요구된다. 그러나 이와 관련한 인덱싱 기법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 TIP-인덱싱 화일을 이용하여 오디오 특징 계수를 인텍싱하고 검색할 수 있는 내용기반 음악 정보 검색 기법을 제안한다. 또한 다양한 블록킹 인수를 이용한 성능 비교 실험을 위하여 TIP-인덱싱 화일을 만들고 실험한다. 실험 결과는 제안한 방법의 유효성을 보여준다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1398-1406
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• 2007

최근 급격히 증대되고 있는 멀티미디어 데이터를 사용자에게 편하고 효과적으로 제공하는 것은 내용 기반 정보 시스템의 핵심적인 요소이다. 허밍을 이용한 음악 검색 시스템은 사용자가 찾고자 하는 음악의 선율 중 일부분을 직접 허밍으로 입력하여 데이터베이스로부터 음악을 검색할 수 있는 편리한 방법이다. 일반적인 음악 정보 검색 시스템은 고정도의 피치 검출 방법을 필요로 하고 있으나 허밍의 입력으로부터 정확한 피치 정보를 검출하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 향상을 위해 기본적인 고정도 피치 정보 추출을 위해 신뢰도가 적용된 YIN 파라미터의 이용을 제안하고, 이를 적응하여 개발한 허밍을 이용한 음악 정보 검색 시스템에 대해 소개한다. 개발된 시스템은 음고, 음장 정보 및 에너지에 가중치를 두어 연속 DP 매칭을 수행하여 시스템의 성능을 향상시켰다. 성능평가를 위해 실시한 검색 실험결과 기존의 음고 정보 추출방법 중 캡스트럼 기반 다중 피치 검출 방법에 비해 본 논문에서 제안한 신뢰도를 적용한 YIN 피치 검출방법이 1위 결과에서 9.1%, 10위 결과에서는 7.2% 성능 향상을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다. 또한 전체 시스템의 성능은 155곡을 대상으로 10위까지의 결과에서 92.8%의 성능을 나타내었다.

• 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.

• 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.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.5-19
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• 2006

본 연구에서는 기존의 시스템 중심의 방식에서 벗어나 각 이용자 집단에게 효율적이고 만족스러운 내용기반 음악 정보검색(Music Information Retrieval : MIR)의 질의인터페이스를 설계하고자 각 집단의 음악정보탐색행위를 연구하였다. 연구대상 집단은 음악분야의 전문 지식 여부에 따라 2개의 전공자 집단(작곡전공, 성악/기악전공)과 2개의 비전문가 집단(아마추어 비전문가, 순수 비전문가)으로 구분하여 모집하였다. 모집방법은 연구대상자 선정과정을 포함한 누증표집(snowball sampling) 기법과 이론적 샘플링(theoretical sampling) 기법을 이용하였고 최종적으로 전공자 집단 7명, 비전문가 집단 7명 모두 14명이 실험에 참가하였다. 탐색실험, think-aloud, 참여관찰, 탐색후 질문지법과 심층 인터뷰를 통해 얻은 자료를 분석 및 통합하여 결과를 도출하였다. 작곡 전공의 전문가 집단은 정확한 음렬로 질의를 입력할 수 있는 인터페이스(건반, 텍스트, 악보 입력)를 선호하였고, 비작곡 전공의 전문가 집단과 비전문가 집단은 허밍 질의 인터페이스를 선호하였다. 각 질의 방법의 입력오류를 최소화시키기 위한 연구가 더 필요하다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.547-558
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• 2003

음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.204-207
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• 2013

Music genre classification is an essential component for music information retrieval system. There are two important components to be considered for better genre classification, which are audio feature extraction and classifier. This paper incorporates two different kinds of features for genre classification, timbral texture and rhythmic content features. Timbral texture contains several spectral and Mel-frequency Cepstral Coefficient (MFCC) features. Before choosing a timbral feature we explore which feature contributes less significant role on genre discrimination. This facilitates the reduction of feature dimension. For the timbral features up to the 4-th order central moments and the covariance components of mutual features are considered to improve the overall classification result. For the rhythmic content the features extracted from beat histogram are selected. In the paper Extreme Learning Machine (ELM) with bagging is used as classifier for classifying the genres. Based on the proposed feature sets and classifier, experiment is performed with well-known datasets: GTZAN databases with ten different music genres, respectively. The proposed method acquires the better classification accuracy than the existing approaches.