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음악 정보 검색 방법에 있어서,오디오 데이터로부터 잡음 및 에코에 강인한 변조 스펙트럼을 추출하는 단계;상기 추출된 변조 스펙트럼으로부터 기설정된 정점 간의 위치정보를 이용하여 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문을 생성하는 단계;해시 함수를 통해 상기 생성된 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문을 해시 테이블의 주소를 나타내는 해시 키 및 상기 해시 테이블에 저장되는 데이터인 해시 값으로 변환하는 단계; 및오디오 쿼리 클립(Query clip)의 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문의 해시 키를 추출하고, 상기 추출된 오디오 쿼리 클립의 해시 키와 상기 해시 테이블의 주소를 비교 및 검색하여 음악 정보를 검색하는 단계;를 포함하는 음악 정보 검색 방법
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음악 정보 검색 방법에 있어서,오디오 데이터로부터 잡음 및 에코에 강인한 변조 스펙트럼을 추출하는 단계;변조 스펙트럼 정규화를 통해 상기 추출된 변조 스펙트럼에서 오디오 신호의 고유한 특성을 나타내지 않는 불필요한 영역의 중복을 제거하는 변조 스펙트럼 정규화 단계;상기 정규화된 변조 스펙트럼 중에서 잡음 및 에코 환경에 취약한 변조 스펙트럼 정점들 및, 잡음 및 에코 환경에 강인한 변조 스펙트럼 정점들의 위치 정보를 식별하고 상기 잡음 및 에코 환경에 강인한 변조 스펙트럼 정점들을 검출하는 단계;상기 검출된 잡음 및 에코 환경에 강인한 변조 스펙트럼 정점들의 위치정보를 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로 변환하는 단계;상기 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문과 각 음악에 부여되는 ID 번호를, 해시 함수를 이용하여 해시 테이블의 주소인 해시 키 및 상기 해시 테이블에 저장되는 오디오 데이터인 해시 값으로 계산하여 상기 해시 테이블에 저장하는 단계;오디오 쿼리 클립(Query clip)으로부터 잡음 및 에코에 강인한 변조 스펙트럼을 추출하는 단계;상기 쿼리 변조 스펙트럼 정규화를 통해 상기 추출된 오디오 쿼리 변조 스펙트럼에서 오디오 쿼리 신호의 고유한 특성을 나타내지 않는 불필요한 영역의 중복을 제거하는 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정규화 단계;상기 정규화된 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 중에서 잡음 및 에코 환경에 취약한 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점들 및, 잡음 및 에코 환경에 강인한 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점들의 위치 정보를 식별하고, 상기 잡음 및 에코 환경에 강인한 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점들을 검출하는 단계;상기 검출된 잡음 및 상기 에코 환경에 강인한 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점들의 위치 정보를 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로 변환하는 단계;상기 추출된 오디오 쿼리 클립의 변조 스펙트럼 중에서 잡음 및 에코 환경에 강인한 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점들의 위치정보를 검출하는 단계;상기 검출된 잡음 및 에코 환경에 강인한 오디오 쿼리 클립의 변조 스펙트럼정점들의 위치 정보를 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로 변환하는 단계;상기 추출된 오디오 쿼리 클립의 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로부터 해시 함수를 통해 해시 키를 계산하여 해당 주소에 대응하는 해시 테이블의 해시 값을 획득하는 단계; 및상기 획득한 해시 값으로부터 상기 해시 함수를 통해 오디오 색인정보를 획득하여, 획득된 오디오 색인정보 중 최대 개수의 오디오 색인정보 개수를 통해 최종 검색결과를 도출하는 단계;를 포함하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 오디오 데이터로부터 잡음 및 에코에 강인한 변조 스펙트럼을 추출하는 상기 단계는,FFT를 통해 상기 오디오 데이터의 스펙트럼 계수를 추출하고, 추출된 스펙트럼 계수를 특정 변조함수를 통해 변조 스펙트럼으로 변환하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 변조 스펙트럼 정규화 단계는, 상기 오디오 신호의 특성을 나타내지 않는 불필요한 영역의 중복을 제거하고 상기 오디오 신호의 고유한 특성을 나타내는 정점들에 대한 빠른 검출 경로를 제공하는 Zero-Mean normalization, Cepstral Mean Normalization, Decibel-Scale Normalization, 평균값을 이용한 정규화, 중간값을 이용한 정규화, Quantile 정규화 중 적어도 하나의 정규화 방식을 이용하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 잡음 및 에코 환경에 강인한 변조 스펙트럼 정점들을 검출하는 단계는,Finite Impulse Response Filter, Infinite Impulse Response Filter, Kalman Filter, 스펙트럼 차감법, 변조 스펙트럼의 최소 성분을 산출하고, 산출한최소 성분을 이용하여 잡음 및 에코 성분에 강인한 변조 스펙트럼의 정점을 산출하는 방식, 변조 스펙트럼의 최고 정점으로부터 연산된 적응적 문턱값을 사용하여 잡음 및 에코 성분과 구분된 현저한 정점을 검출하는 방식 및, Zero Crossing Rate와 에너지를 이용한 잡음 제거 방식 중 적어도 하나를 이용하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로 변환하는 단계는,상기 검출된 변조 스펙트럼 정점들의 위치를 표현할 수 있는 값을 이용하여 현저한 변조 스펙트럼 정점들 간의 기설정된 간격 안에 존재하는 위치 정보를 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로 획득하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 해시 테이블에 저장하는 단계는,상기 생성된 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문에 대한 정보를 해시 함수를 이용하여 해시 테이블의 주소인 해시 키 및, 상기 해시 테이블의 저장 데이터인 해시 값을 계산하는 단계; 및상기 계산된 상기 해시 키와 해시 값을 기반으로 상기 해시 테이블에 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문을 저장하여 상기 해시 테이블을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 오디오 쿼리 클립(Query clip)으로부터 잡음 및 에코에 강인한 변조 스펙트럼을 추출하는 단계는,오디오 데이터 및 오디오 쿼리 클립 데이터의 FFT를 통해 스펙트럼 계수를 추출하는 단계; 및상기 추출된 스펙트럼 계수를 특정 변조함수를 통해 상기 변조 스펙트럼으로 변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서 상기 오디오 쿼리 변조 스펙트럼 정점들의 위치정보를 검출하는 단계는, Finite Impulse Response Filter, Infinite Impulse Response Filter, Kalman Filter, 스펙트럼 차감법, 변조 스펙트럼의 최소 성분을 구하고 구해진 최소 성분을 이용하여 잡음 및 에코 성분에 강인한 변조 스펙트럼의 정점을 구하는 방식, 변조 스펙트럼의 최고 정점으로부터 연산된 적응적 문턱값을 사용하여 잡음 및 에코 성분과 구분된 현저한 정점을 검출하는 방식 및 Zero Crossing Rate와 에너지를 이용한 잡음제거 방식 중 적어도 하나를 이용하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로 변환하는 단계는,상기 검출된 변조 스펙트럼 정점들의 위치를 표현할 수 있는 값을 이용하여 연결된 두 정점의 위치정보를 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문으로 획득하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 해시 테이블의 해시 값을 획득하는 단계는,상기 생성된 오디오 쿼리 클립의 변조 스펙트럼 정점 오디오 지문에 대한 정보를 해시 함수를 이용하여 해시 테이블의 주소인 해시 키를 획득하는 단계; 및상기 획득한 해시 키와 동일한 주소의 해시 테이블에 저장되어 있는 해시 값을 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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제2항에 있어서, 상기 최종 검색결과를 도출하는 단계는,상기 해시 값을 상기 해시 함수를 이용하여 오디오 색인정보로 변환하는 단계; 및상기 획득한 오디오 색인정보 중에서 최대 개수의 오디오 색인정보를 최종 검색 오디오 정보로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 정보 검색 방법
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