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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤원중 (단국대학교 정보ㆍ컴퓨터학부 컴퓨터과학 전공) 이강규 (단국대학교 정보ㆍ컴퓨터학부 컴퓨터과학 전공) 박규식 (단국대학교 정보ㆍ컴퓨터학부 컴퓨터과학 전공)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제23권 제7호
발행연도
2004.1
수록면
532 - 539 (8page)

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본 논문에서는 Classic, Hiphop, Jazz, Rock 4개의 장르로 곡을 구분하여 각 장르별 60곡씩 총 240곡의 음악 DB를 대상으로 예제 질의 (QBE) 방식의 음악 정보 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 질의로부터 spectral centroid, rolloff, flux등 STFT기반의 특징들과 MFCC, LPC, Beat 정보 등의 총 60차의 특징 벡터들을 추출한후 Euclidean 유사도를 측정해서 DB내의 해당 음악을 검색한다. 실제 검색에 사용되는 특징 벡터는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용하여 10차 특징 벡터로 최적화 되며 검색 실험결과 평균 84% Hit Rate 와 0.63 MRR의 성공률을 보이고 있어 기존의 연구 결과보다 약 10%이상의 성능 향상을 보였다. 한편 본 논문에서는 실제 시스템 사용 환경을 고려하여 임의 질의 구간과 임의 질의 길이에 대한 시스템 성능 평가를 수행하였으며 실험 결과 이러한 임의성에 기인한 검색 성능의 불안정성을 지적하였다.
#음악 정보 검색 #예제 질의 방식

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