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음악분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015146162
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 본 발명은 음악 분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 장치 및 방법에 관한 것으로, 입력되는 음원으로부터 이정한 포매으로 변경하고, 이를 짧은 프레임 단위로 조정하는 입력부와; 상기 입력부를 통해 짧은 길이의 프레임에서 수학적 계산에 의해 음원에서 특징 벡터를 구하는 특징 추출부과; 상기 특징 추출부를 통해 거리 학습 기반의 행렬을 구하여 특징 추출 파트에 의한 저차의 특징 벡터를 분류기를 이용하여 특징 벡터의 모델을 만드는 모델링부와; 상기 추출부와 상기 모델링부에 의해 추출한 벡터를 거리학습을 통하여 행렬에 따른 저차의 특징 벡터를 추출하는 벡터 간소화부와; 상기 벡터 간소화부에서 길이가 줄어든 특징 벡터를 분류기를 이용하여 음원의 장르를 분류하는 음원분류부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하며, 짧은 길이의 특징 벡터를 사용하므로써 음원을 분류하는 시스템에서 특정 음원에 대하여 분류하는 시간이 줄어들고, 짤은 길이의 저차의 특징 벡터를 사용함으로써 데이터베이스의 크기가 줄어들어 음원을 장르별로 관리가 쉬워짐과 동시에 데이터베이스의 저장 크기가 줄어드는 효과가 있다.
Int. CL G10L 25/03 (2013.01) G10L 25/27 (2013.01)
CPC G10L 25/27(2013.01) G10L 25/27(2013.01) G10L 25/27(2013.01)
출원번호/일자 1020130162621 (2013.12.24)
출원인 전자부품연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2015-0074644 (2015.07.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.12.24)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이종설 대한민국 경기도 파주시
2 임태범 대한민국 경기 용인시 기흥구
3 장세진 대한민국 경기 용인시 기흥구
4 신사임 대한민국 서울 서대문구
5 장달원 대한민국 서울특별시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박종한 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 * (구로동, 에이스하이엔드타워*차) ***호(한림특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2013-1184534-04
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2014.12.05 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2015.01.09 수리 (Accepted) 9-1-2015-0003648-54
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2015.01.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0034071-29
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2015.03.13 수리 (Accepted) 1-1-2015-0246631-13
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2015.04.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0365446-75
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2015.04.15 수리 (Accepted) 1-1-2015-0365448-66
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2015.08.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0578936-11
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2015.09.21 수리 (Accepted) 1-1-2015-0913734-74
10 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2015.09.21 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2015-0913732-83
11 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2015.10.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0726047-20
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력되는 음원으로부터 이정한 포매으로 변경하고, 이를 짧은 프레임 단위로 조정하는 입력부와;상기 입력부를 통해 짧은 길이의 프레임에서 수학적 계산에 의해 음원에서 특징 벡터를 구하는 특징 추출부과;상기 특징 추출부를 통해 거리 학습 기반의 행렬을 구하여 특징 추출 파트에 의한 저차의 특징 벡터를 분류기를 이용하여 특징 벡터의 모델을 만드는 모델링부와; 상기 추출부와 상기 모델링부에 의해 추출한 벡터를 거리학습을 통하여 행렬에 따른 저차의 특징 벡터를 추출하는 벡터 간소화부와;상기 벡터 간소화부에서 길이가 줄어든 특징 벡터를 분류기를 이용하여 음원의 장르를 분류하는 음원분류부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 음악 분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 입력부는 장르별 음원의 기준이 되는 데이터를 추출하기 위한 입력되는 음원이 압축상태이면, 압축을 해제하고, 압축을 해제한 음원에서 일정한 포맷으로 변경하는 것을 특징으로 하는 음악 분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 특징 추출부는 일정 포맷으로 변경한 음원에서 수십 ms의 단위로 짧은 길이의 프레임(Frame)으로 나누는 프래이밍 하는 것을 특징으로 하는 음악 분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 모델링부는 각각의 프레임에 대해서 여러 가지 수학적 계산을 적용하여 벡터의 특징으로 구하는데, 이때 주파스 도메인으로 변환하는 푸리에 변화 즉, 음원 등의 파형을 기존 주파수와 그 정배수의 각 주파수로 분해하여 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 음악 분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 장치
5 5
음악분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 방법은;상기 제1항의 음악 분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 장치를 이용하여 전체적으로 장르별 모델을 생성하기 위한 특징 벡터를 추출하는 학습단계 모델과;생성된 학습단계 모델을 통해 입력된 테스트 음악의 장르를 분류하는 테스트 음원 분류하는 테스트 음원분류 과정을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 음악분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 학습단계 모델은 압축된 음원이 입력되면 이를 풀어주는 과정과; 상기 압축을 푼 음원을 일정한 포맷으로 프리-프로세싱하는 과정과;상기 프리-프로세싱에 의해 일정 포맷으로 변경한 음원을 수십 ms 단위의 길이의 프레임으로 프레이밍 하는 과정과; 상기 프레이밍 한 음원에대하여 수학적 계산을 적용하여 특징 벡터를 추출하는 과정과;음원의 분류를 쉽게하도록 상기 특징 벡터의 길이를 간소화하는 과정과;간소화된 특징 벡터를 통해 음원을 장르별로 분류하는 과정을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 음악분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 방법
7 7
제5항에 있어서,상기 학습단계 모델은 하기의 수학식으로 정의되는 음악분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 방법:A는 N×N 크기의 PSD(Positive semi-definite)행렬이고, 행렬 A는 거리 함수의 파라미터이다
8 8
제5항에 있어서,상기 테스트 음원분류는 특징 벡터를 추출하는 학습단계 모델에 의해 구해진 특징 벡터에 데이터에 기초를 두어 입력부를 통해 입력되는 음원을 프리-프로세싱하는 과정, 특징 추출하는 과정, 특징 간소화하는 과정을 거쳐 장르별로 음원을 분류하는 것을 특징으로 하는 음악분류를 위한 저차의 오디오 특징 추출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업자원부 전자부품연구원 산업원천기반구축개발사업 차세대 음향 핵심기술 개발 및 산업 활성화 지원센터 구축