본문 바로가기 주메뉴 바로가기
22대 대한민국 국회 국회정보길라잡이 국회의원검색
회원가입 로그인
HOME

정보검색

소장정보 검색

국회도서관 홈으로 정보검색 소장정보 검색
결과 내 검색 동의어 포함
결과 내 검색 동의어 포함

-

목차보기

목차

오디오 Fingerprint를 이용한 음악인식 연구 동향 / 이동현 ; 임민규 ; 김지환 1

ABSTRACT 1

1. 서론 1

2. 밴드 간 에너지 차를 이용한 fingerprint 생성에 기반한 방법 2

2.1. Fingerprint 추출 2

2.2. 음악 데이터베이스 구성 3

2.3. 검색 알고리즘 3

3. Peak point들 간의 해쉬 키 생성에 기반한 방법 4

3.1. Peak point 생성 5

3.2. 해쉬 키 생성 5

3.3. Anchor point 결정 및 target zone 설정 6

3.4. 해쉬테이블 생성 6

3.5. 검색 과정 8

4. 결론 10

참고문헌 10

초록보기

 Interest in music recognition has been growing dramatically after NHN and Daum released their mobile applications for music recognition in 2010. Methods in music recognition based on audio analysis fall into two categories: music recognition using audio fingerprint and Query-by-Singing/Humming (QBSH). While music recognition using audio fingerprint receives music as its input, QBSH involves taking a user-hummed melody. In this paper, research trends are described for music recognition using audio fingerprint, focusing on two methods: one based on fingerprint generation using energy difference between consecutive bands and the other based on hash key generation between peak points. Details presented in the representative papers of each method are introduced.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
한국인 상급 학습자의 영어 비강세 모음의 특징 : 영어단어와 한국어에 외래어로 유입된 영어단어의 비교연구 강선미, 강지은, 김기호 pp.3-11

보기
Perception of Korean stops with a three-way laryngeal contrast Kong, Eun Jong pp.13-20

보기
발화방식에 따른 미국인 남성 영어모음의 피치와 포먼트 궤적 양병곤 pp.21-28

보기
벅아이 코퍼스 오류 수정과 코퍼스 활용을 위한 프랏 스크립트 툴 윤규철 pp.29-47

보기
한국어 복합어와 구의 음향 음성학적 특성 이서배 pp.49-54

보기
Prosodic disambiguation of low versus high syntactic attachment across lexical biases in English Jeon, Yoon-Shil, Yoon, Kyuchul pp.55-65

보기
The acoustic realization of the Korean sibilant fricative contrast in Seoul and Daegu Holliday, Jeffrey J pp.67-74

보기
오디오 Fingerprint를 이용한 음악인식 연구 동향 이동현, 임민규, 김지환 pp.77-87

보기
우울증 화자 음성의 음향음성학적 특성 백연숙, 김세주, 김은연, 최예린 pp.91-98

보기
성별에 따른 주관적 음성문제 인지와 관련 위험 요인 변해원, 황영진 pp.99-108

보기
발화조건에 따른 기본주파수 및 음성강도 변동의 특징 이무경 pp.109-116

보기
파킨스병 환자와 정상노인의 모음 산출 특성 비교 이인애, 김문정, 황영진 pp.117-122

보기
성대마비와 성대구증의 강도 변화에 따른 최대발성지속시간 비교 최세진, 최홍식, 김재옥, 최예린 pp.123-129

보기

참고문헌 (16건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Gracenote Inc. (1999). CDDB, World’s Largest Online CDMusic Database, Debuts New Web Site, http://www.gracenote.com/company_info/press/1999/199904270. 미소장
2 Fong, C. (2008). Tracking the Internet of Music,http://www.cnn.com/2008/TECH/11/16/digitalbiz.musicid/index.html?iref=allsearch. 미소장
3 Seo, G. (2002). U.S. DEMO Mobile Conference: Breaking ITRecession Mobile Communication Technology DrawsAttention, http://www.etnews.com/news/detail.html?id=200209290035.(서기선. (2002). 美 데모모바일 전시회 IT불황 날려버릴 이통 기술 관심 집중, http://www.etnews.com/news/detail.html?id=200209290035.) 미소장
4 Shazam Entertainment Ltd. (2008). Shazam AnnouncesApplication for iPhone, http://www.shazam.com/music/web/pressrelease.html?nid=NEWS20080710151044. 미소장
5 Gracenote Inc. (2008). Gracenote and MetroLyrics ExtendAuthorized Lyrics Service to Mobile Devices and iPhoneApplications, http://www.gracenote.com/company_info/pres/11/12/2008. 미소장
6 SoundHound Inc. (2010). SoundHound Launches Free MusicSearch and Discovery App for iPhone, iPod touch & iPad.http://www.soundhound.com/index.php?action=s.press_release&pr=14. 미소장
7 Lee, H. (2011). What is this Song? Daum Launches MobileMusic Recognition. http://bntnews.hankyung.com/apps/news?popup=0&&nid=05&c1=05&c2=05&c3=00&nkey=201101082031223&mode=sub_view.(이현아. (2011). 이 노래 뭘까? 다음, 모바일 음악검색 서비스오픈. http://bntnews.hankyung.com/apps/news?popup=0&nid=05&c2=05&c3=00&nkey=201101082031223&mode=sub_view.) 미소장
8 Lee, Y. (2011). Building Music Feature Database for PeopleWho Forgot the Music Title, Search Within 10 Seconds.http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2011/07/15/2011071501138.html.(이윤식. (2011). 노래 제목 깜빡한 분을 위해 곡의 특징 DB화, 10초면 찾아내. http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2011/07/15/2011071501138.html.) 미소장
9 Content-Based Music Information Retrieval: Current Directions and Future Challenges 네이버 미소장
10 Gracenote Inc. (2005). Gracenote News, http://www.gracenote.com/company_info/press/2005/2005083000. 미소장
11 Haitsma, J., Kalker, A., Baggen, C. and Oostveen, J. (2002).Generating and Matching Hashes of Multimedia Content,United States Patent Application, US 2002/0178410 A1. 미소장
12 Haitsma, J. & Kalker. T. (2002). A Highly Robust Audio Fingerprinting System, Proceedings of InternationalSymposium on Music Information Retrieval (ISMIR), 144-148. 미소장
13 Haitsma, J., Kalker, T. and Oostveen, J. (2001). RobustAudio Hashing for Content Identification, Proceedings ofContent-Based Multimedia Indexing, 19-21. 미소장
14 The Shazam music recognition service 네이버 미소장
15 Wang, A. (2003). An Industrial Strength Audio SearchAlgorithm, Proceedings of International Symposium on MusicInformation Retrieval (ISMIR), 7-13. 미소장
16 Wang, A. & Smith, J. (2002). Method for Search in an AudioDatabase, WIPO publication, WO 02/11123A. 미소장

추천서가 (다양한 추천 자료를 만나보세요)

권호기사보기

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 기사목차