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Query By Humming

Query By Humming. Query by Humming (QBH). Ana Alves (apba) Bruno Ribeiro (brcr) Francisco Neto (ffsn) Garsielle Valença (gval). QBH | Motivação. “Futuras” gerações de Banco de Dados Rádios Emissoras de TV Lojas de Música Uso pessoal. Roteiro. O que é? Conceitos fundamentais

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Presentation Transcript

  1. Query By Humming

  2. Query by Humming (QBH) Ana Alves (apba) Bruno Ribeiro (brcr) Francisco Neto (ffsn) Garsielle Valença (gval)

  3. QBH | Motivação • “Futuras” gerações de Banco de Dados • Rádios • Emissoras de TV • Lojas de Música • Uso pessoal

  4. Roteiro • O que é? • Conceitos fundamentais • Algoritmos • Dificuldades • Aplicações Existentes

  5. QBH | Definição É a realização de consultas por conteúdo à um conjunto de músicas, tomando como entrada um trecho de melodia cantarolado pelo usuário

  6. QBH | Conceitos • Query “A query is a monophonic melody sung by a single person.” • String “A sequence of notes in a written musical score, or notes transcribed from a sung query.”

  7. QBH | Conceitos • String matchers “Find the best alignment between string Q and string T by finding the lowest cost (or, equivalently, highest reward) transformation of Q into T in terms of operations (matching or skipping characters). The score of the best alignment can be used as a measure of the similarity of two strings.” • Pitch “Thepropertyof a soundor musical tone measuredby its perceivedfrequency”

  8. QBH | Introdução • Crescimento da área de recuperação de informação multimídia baseada em conteúdo • Pontos Críticos • Tipo de interação com informações multimídia • Atender às habilidades e preferências dos usuários • Metas • Organização • Facilidade • Eficiência

  9. QBH| Dificuldades • Determinação da freqüência fundamental em um fragmento de áudio • Heurísitco • Maior ou menor grau de acerto • Determinar similaridade da melodia • Pitch Incorreto • Transposição • Ritmo

  10. QBH| Dificuldades • Robustez • Algoritmo mais preciso • Performance • Algoritmo eficiente

  11. QBH| Técnicas • Melodic Contour Matching • Seqüência das diferenças relativas no pitch entre notas successivas. • Três relações possíveis de altura em relação a nota anterior(U, D, S) • Acima (U) • Abaixo (D) • Igual (S)

  12. QBH| Pitch Tracking • Auto-Correlação • Probabilidade Máxima • Análise do Espectro

  13. QBH| Dynamic Time Warping • Usado para medir similaridades entre seqüências de notas musicais • Não importa se variam em tempo e velocidade; • DTW pode ser aplicado em diversas áreas • Vídeo, áudio, reconhecimento de voz, etc.;

  14. QBH| Dynamic Time Warping

  15. QBH |Algoritmos de Busca • String Matching • Global alignmentalgorithm • Local alignmentalgorithm • MelodicContourMatching • HiddenMarkovModel • Forwardalgorithm

  16. QBH |Experimento • 3 Sistemas que utilizam diferentes algoritmos de consulta • -Local alignmentalgorithm • -Global alignmentalgorithm • -Forwardalgorithm

  17. QBH |Experimento

  18. QBH |Experimento

  19. Aplicações Existentes • Melody Recognition System • Desenvolvido pelo IDMT, Alemanha; • Identifica som de duas formas: • Através da voz, • Ou tocando algum instrumento. • A aplicação realiza a consulta na base de dados a partir de dois parâmetros: • Pela melodia e ritmo da música tocada pelo usuário; • Como resultado, um ranking dos 10 mais similares: • Título da música, • E nome do artista são devolvidos;

  20. Aplicações Existentes • Melody Recognition System • O processo de reconhecimento é dividido em 3 partes: • O sinal de áudio é armazenado; • Eliminação do ruído do som; • As freqüências fundamentais são analisadas; • É determinado um “pitch contour”; • Este é dividido em diversas notas, onde cada uma: • É caracterizada pela sua duração e pitch; • A consulta retorna a lista das canções.

  21. Aplicações Existentes • Melody Recognition System • Características: • A aplicação contém uma base de dados com milhares de músicas: • Desde música clássica até pop; • O sistema é tolerante com relação à imprecisões: • Na voz do usuário, • E nos ruídos do ambiente; • “Imprecisão na consulta afeta menos a performance do usuário do que imprecisão no pitch”; • Uma consulta com certo grau de imprecisão na voz do usuário será retornada com um grau de precisão associado;

  22. Aplicações Existentes • Melody Recognition System • O sistema está implementado em 3 diferentes tipos de aplicações: • Sistema stand-alone: • Todo processamento está localizado em um único computador; • Aplicação Web: • A transmissão da consulta é feita por um Applet Java; • O processamento ocorre em um servidor remoto; • O resultado é mostrado no browser do usuário;

  23. Aplicações Existentes • Melody Recognition System • Tipos de aplicações: • Aplicação Móvel; • Usuário conecta a um servidor remoto pelo celular; • Canta a música e realiza a consulta; • Todo processamento é realizado no servidor;

  24. Referências www.cs.cornell.edu/Info/Faculty/bsmith/ query-by-humming.html http://sail.usc.edu/music/research.html#intro http://www.idmt.fraunhofer.de/eng/press_media/download/product_information/qbh_eng_web.pdf

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