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JP4241445B2 - Music content search device, program, and computer-readable recording medium - Google Patents
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JP4241445B2 - Music content search device, program, and computer-readable recording medium - Google Patents

Music content search device, program, and computer-readable recording medium Download PDF

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Description

本発明は、音楽内容検索装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、特に、入力データ中の特徴部分を用いて音楽コンテンツを検索するための音楽内容検索装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。 The present invention relates to a musical content search device及beauty program and a computer-readable recording medium, in particular, music contents for searching the music content using the characteristic portion in the input data retrieval apparatus及beauty program and a computer-readable The present invention relates to various recording media .

従来の楽曲検索は、予め楽曲を音楽片に分割して重要度を付与して蓄積しておき、楽曲の一部または全部を検索キーとして、重要度に基づいて類似する楽曲を検索する等の方法がある(例えば、特許文献1〜4、非特許文献1,2参照)。
特開2001−109471号公報「音楽検索装置、音楽検索方法及び音楽検索プログラムを記録した記憶媒体」西原、小杉、紺谷、山室 特開2002−175073号公報「演奏採取装置、演奏採取方法及び演奏採取用プログラム記録媒体」片岡、小杉、小島 特開2000−347659号公報「音楽検索装置、音楽検索方法及び音楽検索プログラムを記録した記録媒体」西原、小杉、坂田、山室、梅田、紺谷 特開2002−123287号公報「音楽特徴量生成方法及び装置と音楽情報検索装置と音楽特徴量生成用プログラムの記録媒体」小杉尚子 「大規模音楽データベースのハミング検索システム」情報処理学会論文誌2002年2月 「Sound Compass:ハミングによる音楽検索システム」情報処理学会論文誌2004年1月
In conventional music search, music is divided into pieces of music in advance and assigned with importance, and a part or all of the music is used as a search key to search for similar music based on importance. There are methods (see, for example, Patent Documents 1 to 4 and Non-Patent Documents 1 and 2).
Japanese Patent Laid-Open No. 2001-109471 “Music Retrieval Device, Music Retrieval Method, and Storage Medium Recording Music Retrieval Program” Nishihara, Kosugi, Sugaya, Yamamuro JP 2002-175073 A "Performance Collection Device, Performance Collection Method and Performance Collection Program Recording Medium" Kataoka, Kosugi, Kojima JP 2000-347659 A “Music Search Device, Music Search Method, and Recording Medium Recording a Music Search Program” Nishihara, Kosugi, Sakata, Yamamuro, Umeda, Kajitani JP 2002-123287 A “Music Feature Generation Method and Device, Music Information Retrieval Device, and Music Feature Generation Program Recording Medium” Naoko Kosugi "Humming search system for large-scale music database" IPSJ Journal 2002 February "Sound Compass: Music Search System by Humming" IPSJ Journal, January 2004

しかしながら、音楽内容検索では、入力データをどれだけ有効に活用できるかが重要視されている。音楽を部分的に解析すると、複数の曲で使用される、似たようなメロディが存在することもわかってきている。そのような部分は検索という観点からは、特徴に乏しく検索の分解能を低下させる原因となる。   However, in music content search, it is important to see how effectively input data can be used. Partial analysis of music has also revealed that there are similar melodies that are used in multiple songs. Such a portion has a poor feature from the viewpoint of search and causes a reduction in search resolution.

本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、高い分解能を実現することが可能な音楽内容検索装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a musical content search device及beauty program and a computer-readable recording medium capable of realizing high resolution.

図1は、本発明の原理構成図である。   FIG. 1 is a principle configuration diagram of the present invention.

本発明は、音楽データベース30に格納されているを検索する音楽内容検索装置であって、
音楽データが入力されると、該音楽データの一部を複数の部分音楽データに分割し、該部分音楽データから複数のサブクエリを作成し、該複数のサブクエリを1つに纏めて1つのクエリを作成するサブクエリ作成手段10と、
クエリで音楽データベース30を検索し、音楽データベース30に格納されている各曲について、曲と各部分音楽データとの距離の中で最小の距離を当該曲と入力された音楽データとの距離として、距離が小さい上位n件の曲を求める検索手段20と、
検索手段20で検索された検索結果に対し、n件の各曲について最小の距離を与えた部分音楽データの数量の、nに占める割合が所定値以上であれば、当該所定値以上となった部分音楽データに対応したサブクエリを除外し、残りのサブクエリを1つに纏めて1つのクエリを作成する有効サブクエリ検出手段40と、
有効サブクエリ検出手段40で生成されたクエリを用いて検索手段20により音楽データベース30の再検索を行った結果を整形加工して、最終検索結果として出力する最終結果整形・加工手段50と、を有する。
The present invention is a music content search device for searching for songs stored in the music database 30,
When music data is input, a part of the music data is divided into a plurality of partial music data, and create multiple subqueries from partial music data, a single query are collectively subquery plurality of one Subquery creation means 10 to create;
The music database 30 is searched by a query, and for each song stored in the music database 30, the minimum distance between the song and each partial music data is defined as the distance between the song and the input music data. Search means 20 for finding the top n songs with the smallest distance ;
If the ratio of the partial music data that gave the minimum distance for each of n pieces of music to the search result searched for by the search means 20 is greater than or equal to a predetermined value, it becomes equal to or higher than the predetermined value. An effective subquery detection means 40 for excluding subqueries corresponding to partial music data and combining the remaining subqueries into one to create one query;
A final result shaping / processing unit 50 which shapes the result of re-searching the music database 30 by the search unit 20 using the query generated by the valid subquery detection unit 40 and outputs the result as a final search result. .

また、本発明のサブクエリ作成手段10は、楽曲データの一部を複数の部分音楽データに分割する際に、一定間隔でずらしながら、一定の長さの部分的な音楽データを生成する手段を含む。   Further, the subquery creation means 10 of the present invention includes means for generating partial music data of a certain length while shifting at a certain interval when dividing a part of music data into a plurality of partial music data. .

図2は、本発明の原理を説明するための図である。   FIG. 2 is a diagram for explaining the principle of the present invention.

本発明は、音楽データベースに格納されているを検索する音楽内容検索方法であって、
音楽データが入力されると(ステップ1)、該音楽データの一部を複数の部分音楽データに分割し(ステップ2)、該部分音楽データから複数のサブクエリを作成し、該複数のサブクエリを1つに纏めて1つのクエリを作成する(ステップ3)サブクエリ作成ステップと、
クエリで音楽データベースを検索し、音楽データベース30に格納されている各曲について、曲と各部分音楽データとの距離の中で最小の距離を当該曲と入力された音楽データとの距離として、距離が小さい上位n件の曲を求める検索ステップ(ステップ4)と、
検索ステップで検索された検索結果に対し、n件の各曲について最小の距離を与えた部分音楽データの数量の、nに占める割合が所定値以上であれば、当該所定値以上となった部分音楽データに対応したサブクエリを除外し、残りのサブクエリを1つに纏めて1つのクエリを作成する有効サブクエリ検出ステップ(ステップ5)と、
有効サブクエリ検出ステップで生成されたクエリを用いて検索手段により音楽データベースの再検索を行い(ステップ6)、その結果を整形加工して、最終検索結果として出力する最終結果整形・加工ステップ(ステップ7)と、を行う。
The present invention is a music content search method for searching for songs stored in a music database,
When music data is input (step 1), a part of the music data is divided into a plurality of partial music data (step 2), to create multiple subqueries from partial music data, 1 subqueries plurality of Creating a single query in one step (step 3) subquery creation step;
The music database is searched by query, and for each song stored in the music database 30, the distance between the song and each piece of music data is defined as the distance between the song and the input music data. and search steps (step 4) to seek the song of a small top n,
If the proportion of the partial music data that gives the minimum distance for each of n songs to the search result searched in the search step is greater than or equal to a predetermined value, the portion that is equal to or greater than the predetermined value exclude subquery corresponding to the music data, the effective subquery detection steps to create a single query are collectively remaining subquery to one (step 5),
Effective by the search means using a subquery queries generated by the detection step performs search of music database (step 6), and shaping processing result is output as a final search result final results shaping and processing steps (step 7) .

本発明は、請求項1または2に記載の音楽内容検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。 The present invention is a program for causing a computer to function as each means constituting the music content search device according to claim 1 or 2.

本発明は、請求項3に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 The present invention is a computer-readable recording medium storing the program according to claim 3.

上記のように、本発明は、入力データの中から特徴の乏しい部分を検出し、その部分を検索には使用しないこととするものであり、詳しくは、問い合わせ楽曲データから部分に基づく複数のサブクエリを作成し、一度それらのサブクエリからなるクエリで音楽データベースを検索し、それらのサブクエリによる検索結果を解析し、検索に有効であると考えられるサブクエリを検出し、それらのみからなるクエリを用いて再度音楽データベースを検索し、その結果を整形加工してその内容の最終結果とする。   As described above, according to the present invention, a portion with poor features is detected from input data and the portion is not used for search. Specifically, a plurality of subqueries based on the portion from inquiry music data are used. And then search the music database with a query consisting of those subqueries, analyze the search results from those subqueries, detect subqueries that are considered valid for the search, and use the query consisting only of them again The music database is searched and the result is shaped and processed as the final result.

具体的には、例えば、入力されたハミングデータの中で、より特徴的である部分を中心に検索を行うことを特徴としており、1つの曲の中には極めて特徴的なメロディで構成される部分(“さび”等)と、比較的どの曲でもよく用いられるメロディで構成される部分(曲の終わり等)とが混在している場合に、ハミング検索において、ハミングの中に、複数の曲で使われるようなメロディが含まれていた場合、その部分を用いて検索すると、沢山の曲が正解であると言う検索結果が出力されてしまい、ハミングしたのは、本当はどの曲なのかを限定することができなくなる。本発明では、検索にはそのような特徴の乏しい部分を排除した検索を行うことにより、より正確にハミングした曲を限定するものである。   Specifically, for example, it is characterized in that a search is performed centering on a more characteristic part in the input Hamming data, and one tune is composed of a very characteristic melody. When a part (such as “rust”) and a part composed of a melody that is often used in relatively many songs (such as the end of a song) are mixed, a number of songs are included in the humming search. If there is a melody like that used in the search, a search using that part will output a search result saying that many songs are correct, limiting which song is actually hummed. You can't. In the present invention, the search is performed by eliminating a portion having such a poor feature, thereby limiting the hummed music more accurately.

本発明によれば、入力された人の歌声(タタタ歌い、または歌詞などでの歌唱)の音響信号とテンポ情報から音高と音価を自動的に決定することが可能となる。また、周波数解析前に前処理を施して、時間のかかる周波数解析の要/不要を決定することで、処理の高速化を図ることができる。   According to the present invention, it is possible to automatically determine a pitch and a sound value from an acoustic signal and tempo information of an input person's singing voice (singing with a tatter or lyric). Further, by performing preprocessing before frequency analysis and determining the necessity / unnecessity of time-consuming frequency analysis, the processing speed can be increased.

以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図3は、本発明の一実施の形態における音楽内容検索装置の構成を示す。   FIG. 3 shows a configuration of a music content search apparatus according to an embodiment of the present invention.

同図に示す音楽内容検索装置は、サブクエリ作成部10、検索部20、音楽データベース(DB)30,有効サブクエリ検出部40、最終結果整形加工部50から構成される。   The music content search apparatus shown in FIG. 1 includes a subquery creation unit 10, a search unit 20, a music database (DB) 30, an effective subquery detection unit 40, and a final result shaping unit 50.

サブクエリ作成部10は、入力情報として楽曲データの一部が入力されると、当該楽曲データの一部を複数のサブデータに分割し、分割した各々のサブデータからサブクエリを作成し、サブクエリを纏めて1つのクエリを作成し、検索部20に渡す。   When a part of music data is input as input information, the sub-query creating unit 10 divides a part of the music data into a plurality of sub-data, creates a sub-query from each divided sub-data, and collects the sub-queries. One query is created and passed to the search unit 20.

検索部20は、サブクエリ作成部10で作成されたサブクエリで音楽DB30を検索し、検索結果を有効サブクエリ検出部40に送る。また、有効サブクエリ検出部40から取得したクエリを用いて再度音楽DB30を検索し、その検索結果を最終結果整形加工部50に送る。   The search unit 20 searches the music DB 30 with the subquery created by the subquery creation unit 10 and sends the search result to the valid subquery detection unit 40. In addition, the music DB 30 is searched again using the query acquired from the valid subquery detection unit 40, and the search result is sent to the final result shaping unit 50.

有効サブクエリ検出部40は、検索部20から取得した検索結果を解析し、有効なサブクエリを検出し、有効なサブクエリのみを用いて、クエリを作成し、検索部20に返却する。   The valid subquery detection unit 40 analyzes the search result acquired from the search unit 20, detects a valid subquery, creates a query using only the valid subquery, and returns the query to the search unit 20.

最終結果整形加工部50は、検索部20においてクエリで再検索された検索結果を整形・加工し、最終結果として出力する。   The final result shaping unit 50 shapes and processes the search result re-searched by the query in the search unit 20 and outputs it as the final result.

次に、上記の構成における動作を説明する。   Next, the operation in the above configuration will be described.

図4は、本発明の一実施の形態における一連の動作のフローチャートである。   FIG. 4 is a flowchart of a series of operations according to the embodiment of the present invention.

ステップ101) 音楽データが入力されると、サブクエリ作成部10において、当該音楽データを部分毎に分割して、部分音楽データを生成する。このとき、図5に示すように、一定間隔(スライド幅)でずらしながら、行っていの長さ(ウィンド長)の部分的な音楽データを複数切り出す。このような方法として、スライディング・ウィンドウ方式(C. faloutsos, M. Ranganathan, and Y. Manolopoulos. Fast Subsequence Matching in Time-Series Database. In Proceedings of the ACM SIGMOD, International Conference on management of Data, pp.419-429, 1994)がある。   Step 101) When music data is input, the sub-query creating unit 10 divides the music data into parts to generate partial music data. At this time, as shown in FIG. 5, a plurality of pieces of partial music data having a length (window length) being cut are extracted while being shifted at a constant interval (slide width). In this case, the sliding window method (C. faloutsos, M. Ranganathan, and Y. Manolopoulos. Fast Subsequence Matching in Time-Series Database. In Proceedings of the ACM SIGMOD, International Conference on management of Data, pp.419 -429, 1994).

ステップ102) サブクエリ作成部10は、部分音楽データからサブクエリを作成する。このとき、特徴データ(例えば、特徴ベクトル)を抽出し、サブクエリとする。例えば、特徴データとしては、一定の時間間隔毎に音楽データを区切ったとき、その各区切りの中で最も長い間再生される音の高さなどを抽出する。例えば、特徴ベクトルを抽出する方法として、「N. Kosugi, Y. Nishihara, T. Sakata, M. Yamamuro, and K. Kushima, A Practical Query-By-Humming System for a Large Music Database. In Proc, of the 8th ACM International Conference on Multimedia, pp. 333-342, 2000」を用いることが可能である。 Step 102) The subquery creation unit 10 creates a subquery from the partial music data. At this time, feature data (for example, feature vector) is extracted and used as a subquery. For example, as the feature data, when music data is divided at regular time intervals, the pitch of the sound that is reproduced for the longest time is extracted. For example, as a method for extracting feature vectors, `` N. Kosugi, Y. Nishihara, T. Sakata, M. Yamamuro, and K. Kushima, A Practical Query-By-Humming System for a Large Music Database.In Proc, of the 8 th ACM International Conference on Multimedia , pp. 333-342, it is possible to use a 2000 ".

ステップ103) サブクエリサ作成部10は、サブクエリから1つのクエリ(例えば、SQL文)にまとめる。   Step 103) The subquery generator 10 combines the subqueries into one query (for example, an SQL statement).

ステップ104) 検索部20において、ステップ103で作成されたクエリを用いて音楽DB30を検索する。検索は類似検索(例えば、小杉尚子、櫻井保志、山室雅司、串間和彦、Sound Compass:「ハミングによる音楽検索システム」情報処理学会論文誌、Vol.45, No.1, Jan,2004)を行う。類似検索とは、例えば、ある数値列が入力されたとき、その数値列とデータベース内の各数値列との距離を計算し、その距離が近いものの上位数件を検索結果とするようなものである。検索結果として、曲名とその類似度を取得し、有効サブクエリ検出部40に転送する。   Step 104) The search unit 20 searches the music DB 30 using the query created in step 103. The search is a similar search (for example, Naoko Kosugi, Yoshi Sakurai, Masashi Yamamuro, Kazuhiko Kushima, Sound Compass: “Music Search System by Hamming”, Information Processing Society Journal, Vol. 45, No. 1, Jan, 2004). Similarity search is, for example, when a numeric string is entered, the distance between the numeric string and each numeric string in the database is calculated, and the top few items with the closest distance are used as search results. is there. As a search result, the song title and its similarity are acquired and transferred to the valid subquery detection unit 40.

ステップ105) 有効サブクエリ検出部40は、取得した曲名とその類似度からなる検索結果が予め設定されている条件に合致するものがあるかどうかを判定する。ある場合には、ステップ106に移行し、ない場合には、ステップ107に移行する。   Step 105) The valid subquery detection unit 40 determines whether or not there is a search result including the acquired song name and its similarity that matches a preset condition. If there is, the process proceeds to step 106, and if not, the process proceeds to step 107.

ステップ106) 有効サブクエリ検出部40は、条件に当てはまるサブクエリがある場合には、そのサブクエリを除外し、残りのサブクエリ1つのクエリ(例えば、SQL文)をまとめる。例えば、1つのハミングから4つのサブクエリを作成し、4番目のサブクエリが条件に当てはまった場合、1〜3のサブクエリのみを用いてクエリを作成し、検索部20に渡し、ステップ104に移行する。   Step 106) If there is a subquery that satisfies the condition, the valid subquery detection unit 40 excludes the subquery and collects the remaining one subquery (for example, an SQL statement). For example, if four subqueries are created from one hamming and the fourth subquery meets the condition, a query is created using only the subqueries 1 to 3, passed to the search unit 20, and the process proceeds to step 104.

ステップ107) ステップ105において、条件に当てはまるサブクエリがない場合には、最終結果整形加工部50において、検索結果を整形・加工する。例えば、図6に示すように、WWWブラウザの場合は、HTML形式に加工する。整形・加工された結果、例えば、類似度順に並べられた曲名のリストと各局の類似度が最終検索結果として出力される。   Step 107) If there is no subquery that matches the condition in Step 105, the final result shaping unit 50 shapes and processes the search result. For example, as shown in FIG. 6, in the case of a WWW browser, it is processed into an HTML format. As a result of shaping and processing, for example, a list of song names arranged in order of similarity and the similarity of each station are output as the final search result.

次に、上記のステップ105における有効サブクエリ検出部40の動作を詳細に説明する。   Next, the operation of the valid subquery detection unit 40 in step 105 will be described in detail.

例えば、曲a(1≦k)を保持する音楽DB30に対して、音楽データhを入力して、類似度の高い上位n曲の曲目リストを最終検索結果として出力する音楽内容検索を行うとする。 For example, when music data h is input to a music DB 30 that holds a song a k (1 ≦ k), and a music content search is performed to output a song list of the top n songs with high similarity as a final search result. To do.

入力音楽データhから作成する部分音楽データ数をm、曲aの部分音楽データ数をpとする。曲aのi番目の部分音楽データと入力音楽データのj番目の部分音楽データとの距離を Let m be the number of partial music data created from the input music data h, and p be the number of partial music data for the song ak . The distance between the i-th partial music data of the song ak and the j-th partial music data of the input music data

Figure 0004241445
としたとき、曲aと入力音楽データhとの距離D(a,h)を、
Figure 0004241445
If the distance D (a k , h) between the music a k and the input music data h is

Figure 0004241445
とする。このとき、D(a,h)の値が小さい上位n件が最終結果となるが、n個のD(a,h)を算出したhのそれぞれの比率を、そのhの最終結果決定率
Figure 0004241445
And At this time, the top n cases where the value of D (a k , h) is small is the final result, and the ratio of each of h j from which n D (a k , h) is calculated is the final value of h j Result decision rate

Figure 0004241445
と定義し以下の式で算出する。
Figure 0004241445
And calculate with the following formula.

Figure 0004241445
ここで、
Figure 0004241445
here,

Figure 0004241445
がある閾値を越えて大きかった場合(例えばx%を越えた場合)、hは入力音楽データの中で特徴が乏しい部分であると判断する。
Figure 0004241445
If the threshold value is larger than a certain threshold value (for example, if it exceeds x%), h j is determined to be a portion with poor features in the input music data.

従って例えば、条件としては、
「最終結果決定率がx%を越える」
とすることができる。xは例えば、『80』などとすることができる。
Therefore, for example, as a condition,
“Final result decision rate exceeds x%”
It can be. For example, x may be “80”.

上記の動作を図7に示す。   The above operation is shown in FIG.

上記のように、一度クエリで音楽データベース30を検索し、その検索結果を解析し、その中に特徴の乏しい部分が含まれていればその部分を排除したクエリを生成して再度検索を行い、その結果を最終検索結果とすることで、高い分解能を実現することができる。   As described above, once the music database 30 is searched with a query, the search result is analyzed, and if a portion with poor features is included in it, a query that excludes that portion is generated and searched again. By using the result as the final search result, high resolution can be realized.

なお、上記の実施の形態における図4、図7に示す動作をプログラムとして構築し、音楽内容検索装置として利用されるコンピュータにインストールし、CPU等の制御手段により実行させる、または、ネットワーク介して流通させ、コンピュータにインストールすることも可能である。   4 and 7 in the above embodiment is constructed as a program, installed in a computer used as a music content search device, executed by a control means such as a CPU, or distributed through a network. It can also be installed on a computer.

また、構築されたプログラムを、音楽内容検索装置として利用されるコンピュータに接続されるハードディスクや、CD−ROM等の可搬記憶媒体に格納しておき、コンピュータにインストールすることも可能である。   Further, the constructed program can be stored in a hard disk connected to a computer used as a music content search device or a portable storage medium such as a CD-ROM and installed in the computer.

なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and applications can be made within the scope of the claims.

本発明は、音楽コンテンツ等や楽曲の検索に適用可能である。   The present invention can be applied to search for music content and the like and music.

本発明の原理構成図である。It is a principle block diagram of this invention. 本発明の原理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the principle of this invention. 本発明の一実施の形態における音楽内容検索装置の構成図である。It is a block diagram of the music content search apparatus in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における一連の動作のフローチャートである。It is a flowchart of a series of operation | movement in one embodiment of this invention. 本発明の一実施の形態における入力された音楽データを部分に基づいて分割する図である。It is a figure which divides | segments the input music data in one embodiment of this invention based on a part. 本発明の一実施の形態における最終検索結果の整形・加工の例である。It is an example of shaping and processing of a final search result in an embodiment of the present invention. 本発明の一実施の形態における検索結果解析処理のフローチャートである。It is a flowchart of the search result analysis process in one embodiment of the present invention.

符号の説明Explanation of symbols

10 サブクエリ作成手段、サブクエリ作成部
20 検索手段、検索部
30 音楽DB(データベース)
40 有効サブクエリ検出手段、有効サブクエリ検出部
50 最終結果整形・加工手段、最終結果整形・加工部
10 subquery creation means, subquery creation section 20 search means, search section 30 music DB (database)
40 Effective subquery detection means, effective subquery detection section 50 Final result shaping / processing means, final result shaping / processing section

Claims (4)

音楽データベースに格納されているを検索する音楽内容検索装置であって、
音楽データが入力されると、該音楽データの一部を複数の部分音楽データに分割し、該部分音楽データから複数のサブクエリを作成し、該複数のサブクエリを1つに纏めて1つのクエリを作成するサブクエリ作成手段と、
前記クエリで前記音楽データベースを検索し、音楽データベースに格納されている各曲について、曲と各部分音楽データとの距離の中で最小の距離を当該曲と入力された音楽データとの距離として、距離が小さい上位n件の曲を求める検索手段と、
前記検索手段で検索された検索結果に対し、n件の各曲について最小の距離を与えた部分音楽データの数量の、前記nに占める割合が所定値以上であれば、当該所定値以上となった部分音楽データに対応したサブクエリを除外し、残りのサブクエリを1つに纏めて1つのクエリを作成する有効サブクエリ検出手段と、
前記有効サブクエリ検出手段で生成された前記クエリを用いて前記検索手段により前記音楽データベースの再検索を行った結果を整形加工して、最終検索結果として出力する最終結果整形・加工手段と、
を有することを特徴とする音楽内容検索装置。
A music content search device for searching for songs stored in a music database,
When music data is input, a part of the music data is divided into a plurality of partial music data, and create multiple subqueries from partial music data, a single query are collectively subquery plurality of one A subquery creation means to create,
The music database is searched by the query, and for each song stored in the music database, the minimum distance among the songs and the partial music data is set as the distance between the song and the input music data. A search means for finding the top n songs with a short distance ,
If the ratio of the partial music data that gives the minimum distance for each of n pieces of music to the search result searched for by the search means is greater than or equal to the predetermined value, it becomes equal to or higher than the predetermined value. Effective subquery detection means for excluding subqueries corresponding to the partial music data and creating one query by combining the remaining subqueries into one ,
A final result shaping / processing means for shaping the result of re-searching the music database by the search means using the query generated by the effective subquery detection means, and outputting the result as a final search result;
A music content search apparatus comprising:
前記サブクエリ作成手段は、
前記楽曲データの一部を複数の部分音楽データに分割する際に、一定間隔でずらしながら、一定の長さの部分的な音楽データを生成する手段を含む請求項1記載の音楽内容検索装置。
The subquery creation means includes:
2. The music content search apparatus according to claim 1, further comprising means for generating partial music data having a predetermined length while shifting at a predetermined interval when dividing a part of the music data into a plurality of partial music data.
請求項1または2に記載の音楽内容検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム The program for functioning a computer as each means which comprises the music content search apparatus of Claim 1 or 2 . 請求項3に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体 A computer-readable recording medium storing the program according to claim 3 .
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