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음악 특성 기반 유사도 측정 장치 및 그 방법과 그를이용한 음악 추천 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015095696
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야본 발명은 음악 특성 기반 유사도 측정 장치 및 그 방법과 그를 이용한 음악 추천 시스템 및 그 방법에 관한 것임.2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제본 발명은 인터넷 또는 디지털 방송 환경에서 사용자 선호 음악의 특성(리듬, 음색 등)에 기반하여 유사도를 계산하고 이를 바탕으로 효과적으로 음악을 추천할 수 있는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치 및 그 방법과, 그를 이용한 음악 추천 시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있음.3. 발명의 해결방법의 요지본 발명은, 음악 추천 시스템에 있어서, 음악의 특성을 반영하는 특징 정보를 추출하기 위한 음악 특징 추출 수단; 상기 추출된 특징 정보를 특징 벡터 열로 저장하고 있는 음악 특징 정보 저장 수단; 사용자 질의 음악에 대한 장르/가수 정보를 바탕으로 음악 리스트를 추출하기 위한 리스트 추출 수단; 상기 추출된 음악 리스트와 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보 및/또는 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보를 비교하여, 음악 간의 유사도를 계산하기 위한 유사도 계산 수단; 및 상기 유사도 계산 결과에 따라, 상기 음악 리스트 중 유사도가 높은 곡 순으로 소정 개수 만큼 추천 목록을 생성하여 제공하기 위한 음악 추천 수단을 포함한다.4. 발명의 중요한 용도본 발명은 음악 추천 시스템 등에 이용됨.음악 추천, 특징 정보, 특징 벡터, 리듬, 음색, 유사도
Int. CL G06Q 50/00 (2008.03)
CPC G06F 16/635(2013.01) G06F 16/635(2013.01) G06F 16/635(2013.01)
출원번호/일자 1020070011725 (2007.02.05)
출원인 한국전자통신연구원, 한국정보통신대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2008-0082022 (2008.09.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020060135399   |   2006.12.27
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.02.05)
심사청구항수 24

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 한국정보통신대학교 산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤정현 대한민국 서울 성동구
2 김휘용 대한민국 대전 유성구
3 이희경 대한민국 대전 서구
4 이한규 대한민국 대전 서구
5 홍진우 대한민국 대전 유성구
6 김상호 대한민국 서울 강동구
7 김회린 대한민국 대전 유성구
8 김성탁 대한민국 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 신성특허법인(유한) 대한민국 서울특별시 송파구 중대로 ***, ID타워 ***호 (가락동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2007.02.05 수리 (Accepted) 1-1-2007-0107442-32
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2007.03.21 수리 (Accepted) 4-1-2007-5043304-47
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2007.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2007-5193163-24
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.01.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.02.13 수리 (Accepted) 9-1-2008-0006824-77
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.03.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0166190-29
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2008.09.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0467696-46
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
음악 간의 유사도를 측정하는 장치에 있어서, 음악의 특성을 반영하는 특징 정보를 추출하기 위한 음악 특징 추출 수단;상기 추출된 특징 정보를 특징 벡터 열로 저장하고 있는 음악 특징 정보 저장 수단; 및 사용자 질의 음악에 대한 장르/가수 정보를 바탕으로 추출된 음악 리스트와 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보 및/또는 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보를 비교하여, 음악 간의 유사도를 계산하기 위한 유사도 계산 수단을 포함하는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보를 상기 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보에 갱신하기 위한 갱신 수단을 더 포함하는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 유사도 계산 결과에 따라, 상기 음악 리스트 중 유사도가 높은 곡 순으로 소정 개수 만큼 추천 목록을 생성하여 제공하기 위한 음악 추천 수단을 더 포함하는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치
4 4
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 특징 정보는, 상위 레벨의 음악 특성을 나타내는 리듬 혹은 음색 특징 정보 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 리듬 특징 정보는, 어쿠스틱(acustic) 신호를 디지털화하여 이산 푸리에 변환을 수행한 후에, 주파수 밴드별로 온셋 시퀀스(onset sequence)를 검출한 후, 이를 자기 상관함수를 이용하여 추출된 음악의 리듬 특성을 나타내는 특징 벡터인 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치
6 6
제 4 항에 있어서, 상기 음색 특징 정보는, 음악 신호를 소정 길이의 프레임으로 나누어, 각 프레임별로 추출된 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), 혹은 LPC(Linear Predictive Coding), 혹은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficients) 중 하나의 음악의 음색 특성을 나타내는 특징 벡터인 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치
7 7
제 4 항에 있어서, 상기 유사도 계산 수단은,특징 벡터들을 하나의 벡터 열로 모아 유클리디안 거리 척도 혹은 코사인 거리 척도 중 하나로 계산하여 음악 간의 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 장치
8 8
음악 간의 유사도를 측정하는 방법에 있어서, 음악의 특성을 반영하는 특징 정보를 추출하는 단계; 및 사용자 질의 음악에 대한 장르/가수 정보를 바탕으로 추출된 음악 리스트와 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보 및/또는 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보를 비교하여, 음악 간의 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보를 상기 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보에 누적 저장하는 단계를 더 포함하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 누적 저장하는 과정은, 모든 곡들의 벡터값을 요소별로 더한 후 각 값을 리스트의 곡 수로 나누어 사용자별 과거 질의 음악 특징을 누적 저장하는 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
11 11
제 8 항에 있어서, 상기 유사도 계산 결과에 따라, 상기 음악 리스트 중 유사도가 높은 곡 순으로 소정 개수 만큼 추천 목록을 생성하여 제공하는 단계를 더 포함하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
12 12
제 8 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 특징 정보는, 상위 레벨의 음악 특성을 나타내는 리듬 혹은 음색 특징 정보 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 리듬 특징 정보는, 어쿠스틱(acustic) 신호를 디지털화하여 이산 푸리에 변환을 수행한 후에, 주파수 밴드별로 온셋 시퀀스(onset sequence)를 검출한 후, 이를 자기 상관함수를 이용하여 추출된 음악의 리듬 특성을 나타내는 특징 벡터인 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 온셋 시퀀스(onset sequence)를 검출하는 과정은, 오디오 신호를 소정 프레임으로 나누고, 각 프레임에 대해 이산 푸리에 변환을 수행하여 프레임별 주파수 인덱스별 에너지를 구한 후, 주파수 인덱스별로 시간축에 대해서 저주파 대역 필터링을 한 후 온셋 커브 검출 필터를 이용하여 필터링하며, 각 주파수 인덱스별로 양의 값을 갖는 온셋(onset)들을 모두 더해 하나의 온셋 시퀀스를 얻어, 이를 다시 중간값 필터링을 통하여 온셋 시퀀스를 얻는 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
15 15
제 12 항에 있어서, 상기 음색 특징 정보는, 음악 신호를 소정 길이의 프레임으로 나누어, 각 프레임별로 추출된 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), 혹은 LPC(Linear Predictive Coding), 혹은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficients) 중 하나의 음악의 음색 특성을 나타내는 특징 벡터인 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
16 16
제 15 항에 있어서, 상기 음색 특징 벡터는, 벡터 열의 평균과 분산, 혹은 벡터 열의 평균값 중 하나인 것을 특징으로 하는 음악 특성 기반 유사도 측정 방법
17 17
음악 추천 시스템에 있어서, 음악의 특성을 반영하는 특징 정보를 추출하기 위한 음악 특징 추출 수단;상기 추출된 특징 정보를 특징 벡터 열로 저장하고 있는 음악 특징 정보 저장 수단; 사용자 질의 음악에 대한 장르/가수 정보를 바탕으로 음악 리스트를 추출하기 위한 리스트 추출 수단; 상기 추출된 음악 리스트와 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보 및/또는 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보를 비교하여, 음악 간의 유사도를 계산하기 위한 유사도 계산 수단; 및 상기 유사도 계산 결과에 따라, 상기 음악 리스트 중 유사도가 높은 곡 순으로 소정 개수 만큼 추천 목록을 생성하여 제공하기 위한 음악 추천 수단을 포함하는 음악 추천 시스템
18 18
제 17 항에 있어서, 상기 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보를 상기 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보에 갱신하기 위한 갱신 수단을 더 포함하는 음악 추천 시스템
19 19
제 17 항 또는 제 18 항에 있어서, 상기 특징 정보는, 상위 레벨의 음악 특성을 나타내는 리듬 혹은 음색 특징 정보 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 음악 추천 시스템
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 리듬 특징 정보는, 어쿠스틱(acustic) 신호를 디지털화하여 이산 푸리에 변환을 수행한 후에, 주파수 밴드별로 온셋 시퀀스(Onset sequence)를 검출한 후, 이를 자기 상관함수를 이용하여 추출된 음악의 리듬 특성을 나타내는 특징 벡터이며, 상기 음색 특징 정보는, 음악 신호를 소정 길이의 프레임으로 나누어 각 프레임별로 추출된 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), 혹은 LPC(Linear Predictive Coding), 혹은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficients) 중 적어도 하나의 음악의 음색 특성을 나타내는 특징 벡터인 것을 특징으로 하는 음악 추천 시스템
21 21
음악 추천 방법에 있어서, 음악의 특성을 반영하는 특징 정보를 추출하는 단계; 사용자 질의 음악에 대한 장르/가수 정보를 바탕으로 음악 리스트를 추출하는 단계; 상기 추출된 음악 리스트와 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보 및/또는 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보를 비교하여, 음악 간의 유사도를 계산하는 단계; 및 상기 유사도 계산 결과에 따라, 상기 음악 리스트 중 유사도가 높은 곡 순으로 소정 개수 만큼 추천 목록을 생성하여 제공하는 단계를 포함하는 음악 추천 방법
22 22
제 21 항에 있어서, 상기 사용자 현재 질의 음악의 특징 정보를 상기 사용자 과거 질의 음악들의 누적 특징 정보에 누적 저장하는 단계를 더 포함하는 음악 추천 방법
23 23
제 21 항 또는 제 22 항에 있어서, 상기 특징 정보는, 상위 레벨의 음악 특성을 나타내는 리듬 혹은 음색 특징 정보 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법
24 24
제 23 항에 있어서, 상기 리듬 특징 정보는, 어쿠스틱(acustic) 신호를 디지털화하여 이산 푸리에 변환을 수행한 후에, 주파수 밴드별로 온셋 시퀀스(Onset sequence)를 검출한 후, 이를 자기 상관함수를 이용하여 추출된 음악의 리듬 특성을 나타내는 특징 벡터이며, 상기 음색 특징 정보는, 음악 신호를 소정 길이의 프레임으로 나누어 각 프레임별로 추출된 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), 혹은 LPC(Linear Predictive Coding), 혹은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficients) 중 적어도 하나의 음악의 음색 특성을 나타내는 특징 벡터인 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.