실제 잡음 환경에 강인한 오디오 핑거프린팅 기법

Abstract

최근 오디오 핑거프린트 기술을 활용하여 텍스트 기반의 음악 검색 방법에서 벗어나 내용기반의 음악 정보검색이 가능하게 되었다. 그러나 다양한 환격애서 음악을 인식하기 위해서는 디지털 신호 뿐만 아니라 실제 아날로그 신호를 녹음하여 인식할수 있는 기술이 필요하다. 이때 일반 환경에서 아날로그 음악 신호를 녹음하는 경우 채널 특성과 주변 잡음의 영향으로 신호에 왜곡이 발생하게 된다. 즉 오디오 신호 왜곡으로 인하여 오디오 특정 값이 일정하게 추출되지 않아 인식률이 저하되게 된다. 따라서 왜곡에 강인한 오디오 핑거프리트 기술을 통해 실제 어플리케이션에 적합하도록 빠른 검색시간과 인식 정확도를 높이는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 확률적 패턴 모델링 방식에 확률 모델의 유사도를 측정하기 위해 새로운 거리척도 함수를 제안하였다. 그리고 오디오 해슁 기법에서 실제 잡음 환경에 강인한 오디오 핑거프린트를 추출하기 위해 기존의 HPF 타입의 주파수 필터링의 대안으로 2차 FIR 필터의 BPF 타입을 제안하엿고 채널 왜곡에 강인한 오디오 핑거프린트를 추출하기 위해 기존의 HPF 타입의 시간축 필터링의 대안으로 RASTA를 적용하였다. 다양한 잡음환경 및 채널환경에서 실험에서 제안한 방법들이 음악 인식 성능 개선에 효과적이었다.