Automatic Music Summarization Using Vector Quantization and Segment Similarity

Kim, Sang-Ho; Kim, Sung-Tak; Kim, Hoi-Rin

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kim, Sang-Ho (The School of Engineering at Information and Communications University) Kim, Sung-Tak (The School of Engineering at Information and Communications University) Kim, Hoi-Rin (The School of Engineering at Information and Communications University)

저널정보: 한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제27권 제2호

발행연도: 2008.1

수록면: 51 - 56 (6page)

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In this paper, we propose an effective method for music summarization which automatically extracts a representative part of the music by using signal processing technology. Proposed method uses a vector quantization technique to extract several segments which can be regarded as the most important contents in the music. In general, there is a repetitive pattern in music, and human usually recognizes the most important or catchy tune from the repetitive pattern. Thus the repetition which is extracted using segment similarity is considered to express a music summary. The segments extracted are again combined to generate a complete music summary. Experiments show the proposed method captures the main theme of the music more effectively than conventional methods. The experimental results also show that the proposed method could be used for real-time application since the processing time in generating music summary is much faster than other methods.

#Music summarization #Repetitive pattern #Segment similarity #Vector quantization

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