Mecanismo de busca semântica de áudio

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1 Mecanismo de busca semântica de áudio Anderson Dorow Orientador: Aurélio Faustino Hoppe

2 Roteiro Introdução Objetivos Solução proposta Desenvolvimento Resultados Conclusão Extensões Demonstração

3 Introdução Mecanismos de busca convencionais baseado em texto representar áudio é difícil diferentes pontos de vista Proposta mecanismo de busca semântica de áudio

4 Objetivos gravar trechos de áudio gerar um modelo de representação do áudio (audio fingerprint) implementar técnicas de similaridade para recuperar áudios em uma base de dados multimídia (áudio)

5 Trabalhos correlatos características / trabalhos relacionados Kline e Glinert (2003) Izumitami e Kashino (2008) Wang (2003) utiliza reprodução humana da música, baseada na memória do usuário, como entrada de pesquisas utiliza trecho de uma gravação musical como entrada de pesquisas resultados da busca aceitam variações na música (como velocidade) X X X - X - bons resultados de pesquisa na presença de ruídos - - X utilização de Audio fingerprints para a representação do áudio utilização de sequências (que possuem características do áudio) para representação do áudio solução de código livre (implementação de referência) - - X X X possibilidade de base colaborativa - - -

6 Solução proposta

7 Captura de áudio Formato 44100hz, 8 bits, mono (1 canal) Microfone Java Sound API Arquivo (MP3) Java Sound API MP3SPI for Java Sound Harmonic

8 Transformação entre domínios Utilizada a transformada de Fourier FFT Aplicado a cada 2048 bytes (~50ms) Imagem explicativa... (exemplo de stream de audio dominio do tempo e amplitudes da frequencia do audio dominio da frequencia)

9 Geração de audio fingerprints Seleção de picos de amplitude Gravação do fingerprints na base

10 Busca de audio fingerprints Pesquisa no repositório através dos hashes Criação de relações entre áudio e audio fingerprints que tiveram correspondências com a pesquisa realizada

11 Técnica de similaridade 1 Total de resultados contagem de resultados da busca grau de similaridade: 8

12 Técnica de similaridade 2 Acertos únicos (base) contagem de fingerprints da base que tiveram alguma relação com o trecho grau de similaridade: 5

13 Técnica de similaridade 3 Acertos únicos (trecho) contagem de fingerprints do trecho que tiveram alguma relação com áudio da base grau de similaridade: 4

14 Técnica de similaridade 4 Maior subsequência crescente de tempo maior sequência de tempo que se pode formar com as relações de fingerprints grau de similaridade: 3

15 Técnica de similaridade 5 Sequência de variações comuns de tempo contagem da maior quantidade de similaridades pareadas em uma janela de tempo grau de similaridade: 3

16 Experimentos Foram realizados 3 experimentos Cenário: montagem de um repositório de áudios reprodução de um trecho de áudio por um tempo determinado submissão como entrada da busca

17 Experimento 1 Objetivo analisar a eficiência das técnicas de similaridade implementadas Ambiente 10 áudios (3 são versões da mesma música) trechos de busca com 5, 15 e 30 segundos Como atender? as 3 músicas devem ter maior pontuação que as outras

18 Resultados - Experimento 1 Eficiência em relação ao tamanho do trecho

19 Resultados - Experimento 1 Eficiência entre as técnicas de similaridade Valor alto não representa maior eficiência

20 Resultados - Experimento 1 Relações espalhadas Relações agrupadas Grau de similaridade: 4 Grau de similaridade: 3

21 Experimento 2 Objetivo analisar a corretude do resultado, a partir de uma busca com poucos ruídos Ambiente 85 áudios (cada um uma música diferente) trechos de busca com 5, 15 e 30 segundos Como atender? 5 pesquisas verificar a porcentagem de vezes que a música correta tem maior pontuação

22 Resultados - Experimento 2 Comparação percentual

23 Experimento 3 Objetivo analisar a corretude do resultado, a partir de uma busca com muitos ruídos Ambiente 85 áudios (cada um uma música diferente) trechos de busca com 5, 15 e 30 segundos Como atender? 5 pesquisas verificar a porcentagem de vezes que a música correta tem maior pontuação

24 Resultados - Experimento 3 Comparação percentual

25 Conclusão audio fingerprints baseado em hash (bom desempenho) técnicas de similaridade bons resultados (inclusive com ruídos) limitações variações do áudio

26 Extensões estudo e implementação de novas técnicas de similaridade testar e implementar a identificação de outros tipos de áudio, além de músicas disponibilizar para plataformas móveis

27 Demonstração

28 Perguntas?

29 Obrigado.

30 Mecanismo de busca semântica de áudio Anderson Dorow Orientador: Aurélio Faustino Hoppe

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