Implementation of an Efficient Wavelet Based Audio Data Retrieval System

효율적인 웨이블렛 기반 오디오 데이터 검색 시스템 구현

  • 이배호 (전남 대학교 컴퓨터공학과 정보통신연구소 및 RRC) ;
  • 조용춘 (전남 대학교 컴퓨터공학과 정보통신연구소 및 RRC) ;
  • 김광희 (전남 대학교 컴퓨터공학과 정보통신연구소 및 RRC)
  • Published : 2002.01.01

Abstract

In this paper, we proposed a audio indexing method that is used wavelet transform for audio data retrieval. It is difficult for audio data to make a efficient audio data index because of its own particular properties, such as requirement of large storage, real time to transfer and wide bandwidth. An audio data in del using wavelet transform make it possible to index and retrieval by using the particular wavelet transform properties. Our proposed indexing method doesn't separate data to several blocks. Therefore we use both high-pass and low-pass parts of last level coefficient of wavelet transform. Audio data indexing is made by applying the string matching algorithm to high-pass part and zero-crossing histogram to low-pass part. These are transformed to the continued strings, Through this method, we described a retrieval efficiency. The retrieval method is done by comparing the database index string to the query string and then data of minimum values is chosen to the result. Our simulation decided proper comparative coefficient and made known changing of retrieval efficiency versus audio data length. The results show that the proposed method improves retrieval efficiency compared to conventional method.

본 논문은 오디오 데이터의 검색을 위해 웨이블렛 (wavelet) 변환을 이용한 효율적인 인덱싱 방법을 제안하였다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 많은 저장공간의 필요, 전송에 있어서의 실시간 필요성, 큰 대역폭등의 다양한 특성 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 쉽지 않다. 신호 및 영상처리에서 각광받고 있는 웨이블렛을 이용한 인덱스는 웨이블렛 변환이 가지고 있는 여러 특징들로 인해 데이터를 블록으로 나누지 않은 상태에서의 인덱싱과 검색을 가능케 한다. 오디오 데이터의 인덱싱은 웨이블렛의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분의 계수를 이용하여 고주파부분은 스트링 매칭 알고리즘에 의해 스트링의 연속으로 변환하고, 저주파 부분은 영점 교차 히스토그램으로 변환한다. 구축된 인덱스를 이용한 오디오 데이터 검색은 질의 데이터와 데이터 베이스안의 인덱스 각 부분, 즉 고주파 부분과 저주파 부분의 스트링을 비교하여 가장 적은 편차를 갖는 결과를 검색 결과로 한다. 본 논문은 적절한 비교 계수 결정, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화, 데이터 각 분류별 유사도 검색 효율에 대한 실험을 하였으며, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능 향상을 보였다.

Keywords

References

  1. Proc. of the Int. Workshop on Multimedia Database Management Systems Wavelet-based Indexing of Audio Data in Audio/Multimedia Databases S. R. Subramanya;A. Youssef
  2. Proc. of the IEEE Multimedia System '99 An Approximate String Matching Algorithm for Content-Based Music Data Retrieval C. C. Liu;J. L. Hsu;A. L. P. Chen
  3. Tech. Report. GWU-IIST Experiments in Indexing Audio Data S. R. Subramanya
  4. Proc. of ACM Multimedia Query by Humming: Musical Information Retrieval in an Audio Database A. Ghios;J. Logan;D. Chamberlian;B. C. Smith
  5. Proc. of the 2000 IEEE Int. Conf. on Multimedia and Expo v.2 Content-based indexing and Retireval of Audio Data Using Wavelets G. H. Li;A. A. Khokhar
  6. Poc. of the 20th VLDB Conf. Content-Based Image Indexing T. C. Chiueh
  7. Speech Processing C. Rowden
  8. Proc. of the IEEE Int. Conf. on Multimedia Computing and Systems Audio Retrieval Using Perceptually Based Structures K. Melih;R. Gonzalez
  9. Audio in Media S. R. Altem
  10. Proc. of the IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech, and Signal Processing v.6 Progressive Resolution motion indexing of video object J. H. Nam;A. H. Tewfik
  11. Int. Conf. on Multimedia Computing System Transorm-based indexing of audio Data for multimedia databases S. R. Subramanya;R. Simha;B. Narahari;A. Youssef