일반기술

스펙트럼 유사성을 기본으로 하는 음악 데이터베이스 검색과 색인 기술

- 미가공 오디오 데이터베이스에 초점을 맞춘 것으로, 2개의 알고리즘이 개발되었는데 하나는 색인이 없고 다른 하나는 색인이 있다. 색인이 없는 첫번째 알고리즘은 각 오디오 파일은 로컬 피크의 확인을 위해 신호 전원에서 선행처리 된다. 각 피크에서 스펙트럼 벡터가 추출되고 이런 스펙트럼 벡터 목록이 제공하는 음악 피이스(piece)의 중간 표현을 형성한다. 중간 표현 데이터베이스가 만들어지고 두 피이스가 다이내믹한 프로그래밍을 사용하여 특별 지정 거리 기능을 기본으로 하여 서로 대조된다. 그 다음 대조 결과는 사용자 질의에 가장 적절한 결과를 선택하기 위해 직선성 기준에 따라 걸러진다. 색인이 있는 두번째 알고리즘은 신호 전원에 있는 로컬 피크(peaks)는 각 오디오 파일에서 확인되고 스펙트럼 벡터는 각 피크에서 추출된다. 가까운 피크들은 색인의 기본이 되는 “특성 연쇄”를 형성하기 위해 선택적으로 그룹 되어진다. “로컬-감지 해싱(hashing)”으로 알려진 해싱 방식이 고차원 벡터 색인에 사용된다. 검색 결과는 직선성 기준에 따른 최종 대조의 숫자에 의해 순위가 매겨진다.- 기술의 목적은 인간에 의해 감지된 “유사성”을 바탕으로 음악 오디오 데이터베이스의 탐색과 색인을 위한 새로운 알고리즘으로 음악 데이터베이스 검색의 문제점을 밝히는 데에 있다. 부분적으로 또는 전체적으로 같은 평점에 근거한다면 비록 다른 사람에 의해 다른 속도로 연주되었다고 하더라도 두 음악조각은 유사하다고 판단된다.