Metody wyszukiwania informacji w bazach multimedialnych

• Autorzy: Kostek B.

Warianty tytułu

EN

Methods for querying of multimedia databases

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono przegląd zagadnień związanych z wyszukiwaniem informacji zawartych w bazach multimedialnych. Przegląd ten został oparty na zrealizowanym projekcie badawczym pt.: Nowe metody wyszukiwania informacji multimedialnej w sieciach telekomunikacyjnych. Eksperymenty badawcze prowadzone w ramach projektu obejmowały wdrożenie wybranych metod sztucznej inteligencji do celów akwizycji i rozpoznawania obiektów muzycznych, m.in. sygnałów fonicznych (dźwięk, śpiew, muzyka) oraz fraz muzycznych, a także zastosowanie metodyki rozmytego przetwarzania języka naturalnego do przetwarzania danych muzycznych. Postawione problemy były rozwiązywane za pomocą algorytmów sieci neuronowych, metody zbiorów przybliżonych, logiki rozmytej oraz algorytmów genetycznych. Wyniki badań potwierdziły możliwość wykorzystania algorytmów z dziedziny sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów z dziedziny multimediów.

EN

The aim of this article is to review problems related to data retrieval from multimedia databases. This review is based on the results obtained within the research project entitled "New methods of multimedia information retrieval in telecommunication networks". Among main goals of the research carried out was the implementation of soft computing methods to multimedia object acquisition and classification with the main stress on audio signals (sounds, singing, music, musical phrases). Another project's task concerned the description of the content of multimedia objects in the form of metadata for their retrieval from repositories accessible by telecommunications networks. Solving the problems within the project framework required employing the decision systems. Accordingly, for this purpose such algorithms as neural networks, genetic, rough-set- and fuzzy-set-based were designed and implemented. The results obtained show that computational intelligence and soft computing may be used effectively for solving problems connected with multimedia content retrieval.

Słowa kluczowe

PL

wyszukiwanie informacji muzycznej; metody sztucznej inteligencji; standard MPEG-7

EN

music information retrieval; computational inteligence; MPEG-7 standard

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2005
• Tom: nr 8-9
• Strony: 301--306
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kostek B.

• Katedra Systemów Multimedialnych, Politechnika Gdańska

Bibliografia

• [1] Czyżewski A., Szczerba M., Kostek B.: Musical Phrase Representation and Recognition by Means of Neural Networks and Rough Sets, Rough Set Theory and Applications (RSTA), Transactions on Rough Sets, (Grzymala-Busse J. W., Kostek B., Swiniarski R. W., Szczuka M., Guest Eds.), Advances in Rough Sets, LNCS 3100, vol. 1, 2004
• [2] Dziubiński M., Dalka P., Kostek B.: Estimation of Musical Sound Separation Algorithm Effectiveness Employing Neural Networks, J. Intelligent Information Systems, Special Issue on Intelligent Multimedia Applications, vol. 24, No. 2-3, April 2005
• [3] Dziubiński M., Kostek B.: Octave Error Immune and Instantaneous Pitch Detection Algorithm, J. of New Musie Research, September 2005 (w druku)
• [4] Dziubiński M., Kostek B.: High accuracy and octave error immune pitch detection algorithms, Archives of Acoustics, vol. 29, No. 1,2004
• [5] Kostek B.: Perception-Based Data Processing in Acoustics. Applications to Music Information Retrieval and Psychophysiology. Springer Verlag, 2005 (w druku)
• [6] Kostek B.: Application of soft computing to automatic musie information retrieval, J. American Society for Information Science and Technology, vol. 55, No. 12, 2004
• [7] Kostek B.: Musical Instrument Classification and DuetAnalysis Employing Music Information Retrieval Techniques, Proc. of the IEEE, vol. 92, No. 4, April 2004
• [8] Kostek B., Czyżewski A.: Processing of Musical Metadata Employing Pawlak's Flow Graphs, Rough Set Theory and Applications (RSTA), Transactions on Rough Sets, (Grzymala-Busse J. W., Kostek B., Swiniarski R. W., Szczuka M., Guest Eds.), Advances in Rough Sets, LNCS 3100, vol. 1, 2004
• [9] Kostek B., Szczuko P., Żwan P., Dalka P.: Processing of Musical Data Employing Rough Sets and Artificial Neural Networks, Transactions on Rough Sets III, (Peters J. F., Skowron A., van Albada D., Eds.), LNCS 3400, Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 3,2005
• [10] Kostek B.: Computing with words Concept Applied to Musical Information Retrieval. Electronic Notes in Theoretical Computer Science, vol. 82, No. 4, 2003
• [11] Kostek B.: Perception-Based Data Processing in Acoustics. Applications to Music Information Retrievaland Psychophysiology, Springer Verlag, Studies in Computational Intelligence, vol. 3, Berlin, Heidelberg, New York 2005
• [12] Kostek B.: Rough-Neuro Approach to Testing Influence of Visual Cues on Surround Sound Perception; Chapter 22, ROUGH-NEURO COMPUTING: Techniques for Computing with Words (Pal S. K., Polkowski L., Skowron A., Eds.), Springer Verlag, Series on Cognitive Technologies, Berlin, Heidelberg, New York 2003
• [13] Wójcik J., Kostek B.: Intelligent Methods for Musical Rhythm Finding Systems, in Intelligent Technologies for Inconsistent Knowledge Processing (Nguyen N. T., Ed.), vol. 10, Chapter 11, Australia 2004
• [14] Wieczorkowska A., Czyżewski A.: Rough Set Based Automatic Classification of Musical Instrument Sounds, Electronic Notes in Theoretical Computer Science, vol. 82, No. 4, 2003
• [15] Lindsay A. T., Herre J.: MPEG-7 and MPEG-7 Audio -An Overview, J. Audio Eng. Soc., vol. 49, 7/8, 2001
• [16] Pawlak Z.: Rough Sets, J. Computer and Information Science, Vol. 11, No. 5, 1982
• [17] Pryłowski L.: Opracowanie sieciowej implementacji systemu rozpoznawania muzyki, praca dyplomowa Katedry Systemów Multimedialnych, promotor B. Kostek, Poi. Gdańska, 2004