DSP 활용 .. Music Search App

원리: 패턴 인식

AI랑은 좀 다르거나 일부

 

노래가 100곡 있다고 가정

디지털이니 샘플값들이 쭉 있음.. 특정 곡이 어떤 곡인지 찾는다고 하면

샘플값을 다 비교해야 함. 시간이 문제 (비트끼리의 비교니까)

=> 메타데이터를 뽑아냄

 

음악으로부터 특징들을 뽑아냄 (Feature Extraction)

Feature는 100가지가 넘음

 

피쳐를 음악들로부터 다 뽑아서 메타 DB 형성

100곡에 대한 Feature Vector들이 다 있음

어떤 음악이 들어왔을 때 Feature를 끄집어내고 메타데이터를 비교하면 훨씬 짧은 시간에 서치 가능

 

* 근데 보통 녹음하면 잡음이 들어감

피쳐 벡터에 왜곡이 생기고 100% 일치 안됨.. 누가 가장 가까운지 수학적으로 찾아야 함 (Similarity)

 

피쳐 벡터를 뽑아내도 시간이 많이 걸림

=> Optimization 필요

 

.. 이러한 과정들을 패턴 인식이라 함

 

구현 시 가장 중요한 것?

1. Feature Extraction

2. Noize Reduction

3. 얼마나 빨리 검색하느냐