International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.192-195
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2008
People have tendency of forgetting music title, though they easily remember particular part of music. If a music search system can find the title through a part of melody, this will provide very convenient interface to users. In this paper, we propose an algorithm that enables this type of search using feature transformation function. The original music is transformed to new feature information with sequential melodies. When a melody that is a part of search music is given to the system, the music retrieval system searches the music similar to the feature information of the melody. Moreover, this transformation function can be easily extended to various music recognition systems.
본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.
컴퓨터 하드웨어 및 멀티미디어 정보 처리 기술의 발달로 인하여 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 멀티미디어 정보 검색 시스템은 텍스트와 이미지 위주로 발전하였으나 비디오와 오디오 정보, 특히 음악 정보를 위한 멀티미디어 정보 검색 시스템에 대한 요구가 점차 증대되고 있다. 최근의 음악 정보 검색 시스템에서는 해당 음악 정보의 작곡가, 곡명 등과 같은 메타 정보만을 이용한 메타 정보 기반의 검색뿐만 아니라 음악의 내용을 기반으로 하는 내용 기반 검색까지도 가능하다. 음악의 내용 기반 검색에서는 메타 정보 기반 검색에서 흔히 볼 수 있는 문자열에 대한 패턴 매칭보다는 멀티미디어 데이타간의 유사도를 기반으로 검색한다. 본 논문에서는 음악을 일정한 선율에 따른 음들의 배합으로 정의하고, 선율을 구성하는 음의 높이와 음의 길이 정보를 복합적으로 이용하여 두 음악 정보간의 유사도를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 유사도 계산 알고리즘의 검증을 위해 동요를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 유사도 계산 알고리즘이 기존에 제안된 내용기반 음악 정보 검색 시스템과 비교하여 음악의 선율 정보를 기준으로 음악들간의 유사도를 보다 정확하게 효과적으로 계산하였다.
안테나 배열을 통한 방향 탐지는 여러 분야에서 활발하게 이루어지고 있는 연구 분야이다. Beamforming, Capon's method, maximum likelihood(ML), MUSIC 등과 같은 방향 탐지 알고리즘이 대표적이다. 최근 방향 탐지 이론은 압축센싱기법을 이용하여 신호의 희소도를 이용한 방법의 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중 하나인 신호의 데이터 행렬을 fitting하는 L1-SVD 알고리즘의 성능을 알아보기 위해 MUSIC 알고리즘과 비교하여 장단점을 알아본다.
This paper presents an algorithm for effective retrieval of score information to an input score image. The originality of the proposed algorithm is that it is designed to be robust to recognition errors by an OMR (Optical Music Recognition), while existing methods such as pitch histogram requires error induced OMR result be corrected before retrieval process. This approach helps people to retrieve score without training on music score for error correction. OMR takes a score image as input, recognizes musical symbols, and produces structural symbolic notation of the score as output, for example, in MusicXML format. Among the musical symbols on a score, it is observed that filled noteheads are rarely detected with errors with its simple black filled round shape for OMR processing. Barlines that separate measures also strong to OMR errors with its long uniform length vertical line characteristic. The proposed algorithm consists of a descriptor for a score and a similarity measure between a query score and a reference score. The descriptor is based on note-count, the number of filled noteheads in a measure. Each part of a score is represented by a sequence of note-count numbers. The descriptor is an n-gram sequence of the note-count sequence. Simulation results show that the proposed algorithm works successfully to a certain degree in score image-based retrieval for an erroneous OMR output.
To realize a traditional music recognition system, some characteristics pertinent to Far East Asian music should be found. Using Spectrogram, some distinct attributes of Korean traditional music are surveyed. Frequency distribution, beat cycle and frequency energy intensity within samples have distinct characteristics of their own. Experiment is done for pre-experimentation to realize Korean traditional music recognition system. Using characteristics of Korean traditional music, $94.5\%$ of classification accuracy is acquired. As Korea, Japan and China have the same musical roots, both in instruments and playing style, analyzing Korean traditional music can be helpful in the understanding of Far East Asian traditional music.
본 논문은 GPS 신호를 수신할 때 재머신호의 제거를 위한 성능 개선을 목적으로 2차원 원형 배열 안테나를 이용한 도래각(DoA : Direction of Arrival) 추정 알고리즘의 성능 분석에 관한 것이다. 배열 안테나를 사용하여 DoA를 추정한 후 공간 필터링을 수행함으로서 원하지 않는 방향으로부터의 재머신호를 널링(nulling)시키고, 원하는 방향으로의 빔을 형성하므로서 수신 신호의 품질을 개선할 수 있다. 논문에서는 4 소자와 7 소자 원형 배열 안테나에서 재머신호의 각도와 전력을 고정시킨 후 DoA 추정을 위하여 MUSIC, MinNorm 알고리즘을 적용한다. 이들 알고리즘의 성능 분석을 위하여 추정 결과와 추정 오차를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 계산한다. 추정 결과 신호대 잡음비가 양호한 경우 Azimuth각과 Elevation각 추정에서는 MUSIC과 MinNorm이 우월하며, 신호대 잡음비가 낮은 경우 MUSIC이 MinNorm보다 우월한 성능을 보인다.
레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RE를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수 밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 간을 근사적으로 구할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에 서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.
In the present study, we proposed a new subspace scanning algorithm to enhance the spatial resolution of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography(MEG) source localization. Subspace scanning algorithms, represented by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and the first principal vector (FINE) algorithm, have been widely used to localize asynchronous multiple dipolar sources in human cerebral cortex. The conventional MUSIC algorithm used principal component analysis (PCA) to extract the noise vector subspace, thereby having difficulty in discriminating two or more closely-spaced cortical sources. The FINE algorithm addressed the problem by using only a part of the noise vector subspace, but there was no golden rule to determine the number of noise vectors. In the present work, we estimated a non-orthogonal signal vector set using independent component analysis (ICA) instead of using PCA and performed the source scanning process in the signal vector subspace, not in the noise vector subspace. Realistic 2D and 3D computer simulations, which compared the spatial resolutions of various algorithms under different noise levels, showed that the proposed ICA-MUSIC algorithm has the highest spatial resolution, suggesting that it can be a useful tool for practical EEG/MEG source localization.
Music summarization refers to a technique which automatically extracts the most important and representative segments in music content. In this paper, we propose and evaluate a technique which provides the repeated part in music content as music summary. For extracting a repeated segment in music content, the proposed algorithm uses the weighted sum of similarity measures based on multi-level vector quantization for fixed-length summary or optimal-length summary. For similarity measures, count-based similarity measure and distance-based similarity measure are proposed. The number of the same codeword and the Mahalanobis distance of features which have same codeword at the same position in segments are used for count-based and distance-based similarity measure, respectively. Fixed-length music summary is evaluated by measuring the overlapping ratio between hand-made repeated parts and automatically generated ones. Optimal-length music summary is evaluated by calculating how much automatically generated music summary includes repeated parts of the music content. From experiments we observed that optimal-length summary could capture the repeated parts in music content more effectively in terms of summary length than fixed-length summary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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