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자료유형
학술저널
저자정보
김성탁 (The School of Engineering at Information and Communications University) 김상호 (The School of Engineering at Information and Communications University) 김회린 (The School of Engineering at Information and Communications University)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제26권 제2호
발행연도
2007.1
수록면
39 - 43 (5page)

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Music summarization refers to a technique which automatically extracts the most important and representative segments in music content. In this paper, we propose and evaluate a technique which provides the repeated part in music content as music summary. For extracting a repeated segment in music content, the proposed algorithm uses the weighted sum of similarity measures based on multi-level vector quantization for fixed-length summary or optimal-length summary. For similarity measures, count-based similarity measure and distance-based similarity measure are proposed. The number of the same codeword and the Mahalanobis distance of features which have same codeword at the same position in segments are used for count-based and distance-based similarity measure, respectively. Fixed-length music summary is evaluated by measuring the overlapping ratio between hand-made repeated parts and automatically generated ones. Optimal-length music summary is evaluated by calculating how much automatically generated music summary includes repeated parts of the music content. From experiments we observed that optimal-length summary could capture the repeated parts in music content more effectively in terms of summary length than fixed-length summary.
#Music summarization #Similarity measure #Multi-level vector quantization #Fixed-length music summary #Optimal-length music summary #Mahalanobis distance

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