허밍 질의 기반 음악 검색을 위한 동적 타임 워핑의 성능 향상 방법 (An Improved Dynamic Time Warping Method for Query by Humming)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 41권 / 4호 / 318 ~ 326페이지
· 저자명 : 박정희, 김윤지

초록

허밍 질의 기반 음악 검색(Query by Singing/Humming, QBSH)는 사용자가 노래나 허밍으로 질의를 하여 음악 데이터베이스의 노래를 검색하는 시스템이다. Open-End Dynamic Time Warping (OEDTW)은 QBSH 연구에 일반적으로 사용되는 방법 중의 하나로서, target song의 끝을 고정하지 않음으로써 입력된 query와 가장 잘 매칭이 되는 target song의 앞부분을 탐색하는 방법이다. 그러나 OEDTW의 수행을 완료하기 전에는 query의 target song에 대한 최적의 전역적 스케일을 결정할 수 없기 때문에 조 변동을 보완하기 위한 평균이동이 제대로 이루어질 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 Linear Scaling 방법을 이용하여 얻을 수 있는 최적의 scaling factor를 사용하여 OEDTW의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법의 시간 복잡도를 줄일 수 있도록 선택적 매칭 전략을 적용하는 방법을 보인다. 제안한 방법은 부정확한 허밍에 대해서 빠르기와 조 변동의 영향을 최소화하여 매칭을 하는데 효과적이고, 선택적 매칭 전략은 매칭 시간을 현저히 감소시키며 검색 정확도 측면에서도 높은 성능을 보임을 실험을 통해 입증한다.

영어초록

Query by Singing/Humming(QBSH) is to retrieve songs in the music database using user’s singing or humming. Open-End Dynamic Time Warping(OEDTW) is one of the methods which are commonly used in QBSH studies. By not fixing the end of target song in advance, OEDTW finds a part of a target song which is well matched with an input query. However, it has a limitation with mean shifting for overcoming key variation, because it cannot determine an optimal global scale factor before completing a matching process. In this paper, we propose a method for improving OEDTW performance using an optimal scaling factor taken from Linear Scaling phase. Also in order to reduce matching time, a strategy to select candidates is shown. Experimental results demonstrate that the proposed method is effective in minimizing the influence of tempo and key variation for inaccurate input queries and the selective matching strategy gives better search accuracy as well as reduced time complexity.

참고자료

· 없음