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      • 최소파형모형을 이용한 음악 시작점 검출 방법

        고일주(Il-Ju Ko),구광효(Kwang-Hyo Koo),성보경(Bo-Kyung Sung),김정수(Bung-Soo Kim) 한국컴퓨터정보학회 2008 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1

        객관화된 메타정보를 이용하는 검색방법 과는 다르게 내용기반 검색에서는 전처리된 데이터가 동일하지 않을 수 있다는 문제점이 있다. 특히 디지털 음악데이터의 경우 인코딩과정을 거칠 때 마다 미세하지만 파형의 변화가 생긴다. 이러한 변형은 타임코드를 쉬프트 시켜 동일한 데이터 검색에 어려움을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 음악의 시작점을 검출 할 수 있는 방법을 제안하였다. 사람이 소리를 인지하는 원리는 공기가 진동하여 청각기관을 자극하기 때문이며 공기의 진동은 파동을 형성한다. 파동을 구성하는 최소파형모형의 존재 여부를 검사하여 음악의 시작점을 검출 하였다. 녹음환경 및 디지털 압축 과정으로 음을 구성하는 파형에 노이즈가 포함될 경우 음악의 시작점 검출에 방해 요인이 된다. 노이즈의 영향을 받지 않고 음악의 시작점을 검출하기 위해 노이즈가 포함된 파형의 특징을 분류하고, 이 분류를 예외 조건을 두어 해결하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 600개의 음원을 실험 하였으며 86%의 일치율을 보였다.

      • KCI등재

        노이즈에 강인한 음악 시작점 검출 알고리즘

        김정수(Jung-Soo Kim),성보경(Bo-Kyung Sung),구광효(Kwang-Hyo Koo),고일주(Il-Ju Ko) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.9

        본 논문에서는 노이즈에 강인한 음악 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 음악의 시작점 검출은 음악을 이용한 신호처리 시스템에 있어서 일관되지 않은 입력데이터를 통한 계산낭비, 비교검색 등의 문제 해결을 위해 필요한 것이다. 특히 신호처리를 이용한 내용기반 음악검색 시스템에서 시간의 순서로 데이터를 비교하는 시간순차적 검색방법에서는 더욱 필요시 된다. 시간순차적 검색 방법은 시간의 순서로 단순 비교를 수행하기 때문에 검색의 속도가 빠르다는 장점이 있는 반면 비교하는 데이터의 시작 시간이 동일해야 하는 단점이 있다. 하지만 디지털화된 음악은 비트레이트 변환에 의한 시작 시간의 동일함을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 검색의 전처리 단계에서 음악의 시작점을 검출함으로써 시간순차적 검색 방법을 적용하여 고속의 검색을 수행하면서도 인식률이 낮아지지 않게 하였다. 시작점 검출은 소리를 검출할 수 있는 최소 파형모형을 이용하였으며 노이즈에 강인하기 위하여 묵음에 존재하는 노이즈는 스킵핑을 하였다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해 시작점 검출을 미적용한 결과보다 약 38% 성능이 향상됨을 확인하였으며 노이즈에 강인함을 검증하였다. This paper proposes the noise robust algorithm to detect the starting point of music. Detection of starting point of music is necessary to solve computational-waste problem and retrieval-comparison problem with inconsistent input data in music content based retrieval system. In particular, such detection is even more necessary in time sequential retrieval method that compares data in the sequential order of time in contents based music retrieval system. Whereas it has the long point that the retrieval is fast since it executes simple comparison in the order of time, time sequential retrieval method has the short point that data starting time to be compared should be the same. However, digitalized music cannot guarantee the equity of starting time by bit rate conversion. Therefore, this paper ensured that recognition rate shall not decrease even while executing high speed retrieval by applying time sequential retrieval method through detection of music starting point in the pre-processing stage of retrieval. Starting point detection used minimum wave model that can detect effective sound, and for strength against noise, the noises existing in mute sound were swapped. The proposed algorithm was confirmed to produce about 38% more excellent performance than the results to which starting point detection was not applied, and was verified for the strength against noise.

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