$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

가우시안의 차를 이용하여 검색속도를 향상한 최소 오디오 핑거프린팅
Search speed improved minimum audio fingerprinting using the difference of Gaussian 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.14 no.12, 2009년, pp.75 - 87  

권진만 (숭실대학교 미디어학과) ,  고일주 (숭실대학교 미디어학과) ,  장대식 (군산대학교 컴퓨터정보공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper, which is about the method of creating the audio fingerprint and comparing with the audio data, presents how to distinguish music using the characteristics of audio data. It is a process of applying the Difference of Gaussian (DoG: generally used for recognizing images) to the audio data,...

주제어

참고문헌 (16)

  1. D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," Intl. J. Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91-110, 2004. 

  2. K. Mikolajczyk and C. Schmid, "An affine invariant interest point detector," European Conference on Computer Visioin, 2002. 

  3. T. Lindeberg, "Scale-space theory: a basic tool for analyzing structures at different scales," Journal of Applied Statistics, 1994. 

  4. E. J. Keogh, MJ. Pazzani. "Derivative Dynamic Time Warping," First SIAM international Conference on Data Mining, 2001. 

  5. J. C. Brown, A. Hodgins-Davis, PJO. Miller "Classification of vocalizations of killer whales using dynamic time warping," Journal of the Acoustical Sociery of America 119, EL34, 2006. 

  6. A. M. Youssef, T.K. Abdel-Galil, E.F. EI-Saadany, M.M.A. salama "Disturbance classification utilizing dynamic time warping classifier," IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 19, No. 1, pp. 272-278, 2004. 

  7. A. Pikrakis, S. Theodoridis, d. Kamarotos. "Recognition of isolated musical patterns using context dependent dynamic time warping," IEEE. Speech and Audio Processing, Vol. 11, pp. 175-183, 2003. 

  8. J. W. Picone, "Signal modeling techniques in speech recognition," Proc. IEEE, Vol. 8, No. 9, pp. 1215-1247, Sept. 1993. 

  9. A. Casey, "Content-Based Music Information Retrieval: Current Directions and Futrue Challenges," IEEE, Vol. 96, No. 4, 2008. 

  10. E. Wold, T. Blum, D. Keislar, and J. Wheaton, "Content-based classification, search, and retrieval of audio," IEEE Multimedia, Vol. 3, No. 2, 1996. 

  11. Avery Li-Chun Wang and Julius O. Smith, III., WlPO publication WO 02/11123A2, 7 Feb. 2002. 

  12. Shumeet Baluja, Michele Covell, "Waveprint: Efficient Wavelet-Based Audio Fingerprinting," Elsevier Pattern Recognition, 41, 3467-3480, 2008. 

  13. C. Jacobs, A. Finkelstein, D. Salesin, "Fast multi resolution image querying," SIGGRAPH 95, 1995. 

  14. (주)엔써즈, "오디어 핑거프린트 데이터 생성 방법 및 장치 및 이를 이용한 오디오 데이터 비교 방법 장치," 대한민국특허, 공개번호 10-2008-0098878. 

  15. Lago, N.P., Kon, F. "The Quest for Low Latency," the International Computer Music Conference (ICMC 2004), pp. 33-36. 2004. 

  16. "http://www.independentrecording.net/irn/resources/freq chart/main_display.htm", TRN, 2006. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로