KR101316627B1 - 사용자 의도 자동 해석 기반의 음악 추천 방법 및 그 장치 - Google Patents

사용자 의도 자동 해석 기반의 음악 추천 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고 사용자로부터 입력된 쿼리를 분석하여 적합한 음악 스타일에 대응하는 음악 파일을 추천하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 발명은 음악 파일을 소정의 기준에 따라 소정의 음악 스타일로 분류하여 데이터베이스에 저장하고 유지하는 단계와, 쿼리(query)를 입력 받는 단계와, 상기 입력된 쿼리를 분석하는 단계와, 상기 쿼리의 분석 결과에 기초하여 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 단계 및 상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일 리스트를 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법을 제공한다. 본 발명에 의하면, 음악 재생 시스템에서 저장된 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고, 사용자로부터 입력된 쿼리(query)의 의미 분석을 통해 상황에 적절한 음악을 자동으로 추천하는 방법 및 그 장치를 제공함으로써 임의의 상황에 대해서도 적극적으로 대응할 수 있다.
의도, 해석, 음악, 추천

Description

사용자 의도 자동 해석 기반의 음악 추천 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECOMMENDING MUSIC ON BASED AUTOMATIC ANALYSIS BY USER'S PURPOSE}
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 음악 추천 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 음악 추천 장치에 있어서, 음악 파일 분류부의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 음악 추천 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 음악 추천 방법에 있어서, 음악 파일을 분류하는 과정의 일례를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 음악 추천 방법에 있어서, 쿼리를 분석하는 과정의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 음악 추천 방법에 있어서, 카테고리별 분류 기준의 일례를 나타내는 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100: 음악 추천 장치
110: 데이터베이스
120: 음악 파일 분류부
130: 입력부
140: 쿼리 분석부
150: 음악 스타일 결정부
160: 제공부
210: 무드 분석부
220: 장르 분석부
230: 템포 분석부
240: 태그 정보 분석부
250: 메타 데이터 생성부
260: 음악 스타일 분류부
본 발명은 사용자의 의도를 자동으로 해석하는 음악 추천 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고 사용자로부터 입력된 쿼리를 분석하여 적합한 음악 스타일에 대응하는 음악 파일을 추천하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
종래 음악 추천 장치는 대용량의 음악 파일을 사용자의 취향에 맞게 분류하 기 위해 사용자가 지정한 무드별로 몇 곡씩 제시한 후 사용자로부터 각 곡마다의 적합성 여부를 피드백받고, 피드백 결과에 따라 사용자가 원하는 무드의 음악을 선곡해야 하므로 사용자가 일일이 피드백을 해주어야 하는 번거로움이 있다.
또한, 종래 음악 추천 장치는 정해진 음악 카테고리에 대해서만 음악 파일들을 분류하고, 단순한 음악 카테고리로 예를 들어 무드별 4~6개, 장르별 5~8개 정도가 제공되므로 사용자로 하여금 추천 음악의 단순성으로 인해 사용 빈도를 떨어뜨리는 결과를 초래하는 문제점이 있다.
따라서, 사용자는 특정 상황에 어울리는 음악을 듣고자 하는 경우, 자신이 보유하고 있는 음악 재생 수단에 저장된 음악 파일들을 수작업으로 검색하거나 웹 서비스를 이용하여 원하는 음악을 검색해야 하는 번거로움이 있다.
종래 웹 서버를 이용한 음악 추천 방법은 음악 컨텐츠를 제공하는 웹 서버에서 음악을 사랑, 슬픔 등과 같은 느낌별이나 커피가 생각날 때, 헤어진 다음 날 등과 같은 테마 음악 등으로 수동 분류하여 사용자에게 제공하거나 사용자들이 게시판을 통해 직접 추천하게 하여 정보를 교환할 수 있도록 하고 있다.
하지만, 종래 웹 서버를 이용한 음악 추천 방법은 여러 가지 상황에 따른 음악 추천의 필요성에 의해 제공되는 서비스이지만 상황의 다양성으로 인해 사용자들의 욕구를 충족시키기에 부족한 실정이다.
즉, 종래 웹 서버를 이용한 음악 추천 방법은 사용자가 매우 제한된 상황에서만 이용이 가능하고, 자신이 원하는 상황을 찾기 위해 일정의 수고를 해야 하는 번거로움이 있을 뿐만 아니라 사용자가 원하는 상황에 맞는 내용을 검색하지 쉽지 않은 문제점이 있다.
따라서, 사용자의 의도를 분석하여 자동으로 사용자가 원하는 음악을 추천해줄 수 있는 방안이 절실하게 요청되어 오고 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 음악 재생 시스템에서 사용자로부터 입력된 쿼리(query)의 의미 분석을 통해 상황에 적절한 음악을 자동으로 추천하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 음악 재생 시스템에서 음악 파일에 대한 무드, 장르, 템포를 분석하여 음악 스타일을 분류한 후 사용자의 요청에 따라 분류된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일 리스트를 추천하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 음악 재생 시스템에서 입력된 쿼리를 분석하여 분석된 쿼리에 대응하는 카테고리별 키워드를 추출하여 추출된 키워드와 연관된 카테고리에 따라 음악 스타일을 결정하고 결정된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일 리스트를 추천하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 음악 파일을 소정의 기준에 따라 소정의 음악 스타일로 분류하여 데이터베이스에 저장하고 유지하는 단계와, 쿼리(query)를 입력 받는 단계와, 상기 입력된 쿼리를 분석하는 단계와, 상기 쿼리의 분석 결과에 기초하여 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 단계 및 상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일 리스트를 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법을 제공한다.
본 발명의 일측에 따르는 음악 추천 장치는, 음악 파일을 저장하고 유지하는 데이터베이스와, 상기 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하는 음악 파일 분류부와, 쿼리(query)를 입력 받는 입력부와, 상기 입력된 쿼리를 분석하는 쿼리 분석부와, 상기 쿼리의 분석 결과에 기초하여 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 음악 스타일 결정부 및 상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 추천 음악 리스트를 제공하는 제공부를 포함한다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 음악 추천 방법 및 그 장치를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 음악 추천 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 음악 추천 장치(100)는 데이터베이스(110), 음악 파일 분류부(120), 입력부(130), 쿼리 분석부(140), 음악 스타일 결정부(150) 및 제공부(160)을 포함한다.
데이터베이스(110)는 사용자에게 제공하고자 하는 각종 음악 파일 및 상기 음악 파일과 연관된 각종 정보를 저장하고 유지한다. 또한, 데이터베이스(110)는 상기 저장된 음악 파일에 대한 무드, 장르 및 템포 분석 결과에 따른 음악 스타일을 저장한다. 상기 음악 파일은 가수, 발매 년도 및 장르 정보를 포함하는 태그 정보를 포함할 수도 있다.
음악 파일 분류부(120)는 상기 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류한다. 음악 파일 분류부(120)는 상기 음악 파일에 대한 무드, 장르 및 템포를 분석하는 음악 파일 분석부 및 상기 분석 결과에 따라 상기 음악 파일에 대응하는 음악 스타일을 분류하는 음악 스타일 분류부를 포함할 수 있다. 음악 파일 분류부(120)의 구체적인 구성 및 동작은 도 2를 참조하여 하기에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명에 따른 음악 추천 장치에 있어서, 음악 파일 분류부의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 음악 파일 분류부(120)는 무드 분석부(210), 장르 분석부(220), 템포 분석부(230), 태그 정보 분석부(240), 메타 데이터 생성부(250) 및 음악 스타일 분류부(260)를 포함한다.
무드 분석부(210)는 상기 음악 파일에 대한 무드(mood)를 분석한다. 즉, 무드 분석부(210)는 상기 음악 파일로부터 음색 특성을 추출하고, 상기 추출된 음색 특성에 따라 상기 음악 파일에 대한 무드를 분석할 수 있다.
장르 분석부(220)는 상기 음악 파일에 대한 장르(genre)를 분석한다. 즉, 장르 분석부(220)는 상기 음악 파일로부터 음색 특성 또는 템포 특성을 추출하고, 상기 추출된 음색 특성 또는 템포 특성에 따라 상기 음악 파일에 대한 장르를 분석할 수 있다.
템포 분석부(230)는 상기 음악 파일에 대한 템포(tempo)를 분석한다. 즉, 템포 분석부(230)는 상기 음악 파일에 대한 템포 특성을 추출하고, 상기 추출된 템포 특성을 분석한다.
태그 정보 분석부(240)는 상기 음악 파일에 포함된 태그 정보를 분석한다. 상기 태그 정보는 상기 음악 파일에 대한 서지(bibliographical) 정보로서, 상기 음악 파일의 장르, 발매 년도 또는 가수 정보 등과 같은 상기 음악 파일에 대한 각종 정보를 포함할 수 있다. 즉, 태그 정보 분석부(240)는 상기 음악 파일이 태그 정보를 포함하는 경우, 상기 태그 정보에 포함된 상기 음악 파일의 장르, 발매 년도 또는 가수 정보를 분석할 수 있다.
메타 데이터 생성부(250)는 무드 분석부(210), 장르 분석부(220), 템포 분석부(230) 또는 태그 정보 분석부(240)로부터 전달된 각종 분석 결과에 대응하는 메타 데이터를 생성한다.
메타 데이터 생생부(250)는 예를 들어 무드 분석부(210)로부터 상기 음악 파일에 대한 무드 분석 결과를 전달 받는 경우, 상기 무드 분석 결과에 따른 메타 데이터를 생성한다.
메타 데이터 생성부(250)는 예를 들어 장르 분석부(220)로부터 상기 음악 파일에 대한 장르 분석 결과를 전달 받는 경우, 상기 장르 분석 결과에 따른 메타 데이터를 생성한다.
메타 데이터 생성부(250)는 예를 들어 템포 분석부(230)로부터 상기 음악 파일에 대한 템포 분석 결과를 전달 받는 경우, 상기 템포 분석 결과에 따른 메타 데이터를 생성한다.
메타 데이터 생성부(250)는 예를 들어 태그 정보 분석부(240)로부터 상기 음악 파일에 대한 태그 정보 분석 결과를 전달 받는 경우, 상기 태그 정보 분석 결과에 따른 메타 데이터를 생성한다.
음악 스타일 분류부(260)는 메타 데이터 생성부(250)에서 생성된 각종 메타 데이터를 참조하여 상기 음악 파일에 대응하는 음악 스타일을 분류한다. 음악 스타일 분류부(260)는 상기 음악 파일에 대한 분석 결과에 따라 적합한 카테고리와 매핑(mapping)시킴으로써 상기 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류한다.
즉, 음악 스타일 분류부(260)는 상기 음악 파일에 대한 무드, 장르, 템포 또는 발매 년도 등과 같은 각종 분석 정보를 이용하여 장소, 행위, 감정, 시간 또는 날씨 등과 같은 카테고리에 매핑되도록 상기 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류할 수 있다.
또한, 음악 스타일 분류부(260)는 상기 분류된 음악 파일에 대한 음악 스타일 정보를 데이터베이스(110)에 저장한다. 즉, 음악 스타일 분류부(260)는 상기 무드, 장르, 템포 또는 제작 년도와 같은 분석 정보에 따라 상기 장소, 행위, 상황, 시간 또는 날씨 등과 같은 카테고리를 매칭시킨 음악 스타일 정보를 데이터베이스(110)에 저장할 수 있다.
입력부(130)는 사용자가 원하는 음악과 연관된 쿼리(query)를 입력 받는다. 또한, 입력부(130)는 상기 사용자의 음악 스타일에 대한 선호도를 입력 받을 수 있다.
쿼리 분석부(140)는 상기 입력된 쿼리를 분석한다. 즉, 쿼리 분석부(140)는 상기 입력된 쿼리에 대한 의미를 분석하고, 상기 분석된 의미로부터 상기 음악 스타일과 연관된 카테고리별 키워드를 추출한다.
음악 스타일 결정부(150)는 음악 파일 분류부(120)에서 분류된 음악 파일의 스타일과 쿼리 분석부(140)에서 분석된 음악 스타일과 연관된 카테고리별 키워드를 참조하여 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정한다.
음악 스타일 결정부(150)는 상기 추출된 키워드가 예를 들어 '비'인 경우, 상기 날씨 카테고리인 '비'와 연관된 무드, 장르 또는 템포에 대응하는 음악 스타일을 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일로 결정할 수 있다.
음악 스타일 결정부(150)는 상기 추출된 키워드의 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 복수 개의 카테고리 중 감정 카테고리를 우선적으로 하여 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정한다. 즉, 음악 스타일 결정부(150)는 상기 추출된 키워드의 카테고리가 예를 들어 날씨 카테고리와 감정 카테고리인 경우, 상기 감정 카테고리에 대응하는 음악 스타일을 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일로 결정할 수 있다.
또한, 음악 스타일 결정부(150)는 상기 추출된 키워드의 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 복수 개의 카테고리 중 상기 사용자로부터 입력된 음악에 대한 선호도를 우선적으로 하여 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정한다. 즉, 음악 스타일 결정부(150)는 상기 추출된 키워드의 카테고리가 예를 들어 장소 카테고리인 차 안이고, 상기 카테고리에 따른 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일이 조용한 곡과 신나는 곡인 경우, 상기 사용자로부터 입력된 음악에 대한 선호도가 신나는 곡인 경우, 상기 신나는 곡을 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일로 결정할 수 있다.
제공부(160)는 상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 추천 음악 리스트를 제 공한다. 즉, 제공부(160)는 상기 결정된 음악 스타일이 예를 들어 비 오는 날 듣기 좋은 노래인 경우, 상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일의 리스트를 상기 추천 음악 리스트로서 제공할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 음악 추천 장치는 저장된 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고, 사용자로부터 입력된 쿼리(query)의 의미 분석을 통해 상황에 적절한 음악을 자동으로 추천할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 음악 추천 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 단계(310)에서 음악 추천 장치는 음악 파일을 소정의 기준에 따라 소정의 음악 스타일로 분류하여 데이터베이스에 저장한다. 상기 음악 추천 장치가 상기 음악 파일을 분류하여 저장하는 과정은 도 4를 참조하여 하기에서 보다 상세하게 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 음악 추천 방법에 있어서, 음악 파일을 분류하는 과정의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 단계(410)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 음악 파일에 대한 무드, 장르 및 템포를 분석한다. 즉, 단계(410)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 데이터베이스에 저장된 음악 파일로부터 음색 특성 또는 템포 특성과 같은 각종 특성을 추출하고, 상기 추출된 특성에 기초하여 상기 음악 파일에 대한 무드, 장르 또는 템포를 각각 분석할 수 있다.
또한, 단계(410)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 음악 파일에 태그 정보가 포함된 경우, 상기 태그 정보를 분석할 수도 있다. 상기 태그 정보는 상기 음악 파일에 대한 가수, 장르, 발매 년도 등과 같은 상기 음악 파일과 연관된 각종 정보를 포함할 수 있다.
단계(420)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 분석된 결과에 따라 상기 음악 파일을 정해진 음악 스타일로 분류한다. 즉, 단계(420)에서 상기 음악 추천 자치는 상기 분석된 음악 파일의 무드, 장르 또는 템포에 따라 상기 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류할 수 있다.
단계(430)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 분류된 음악 파일에 대한 음악 스타일을 상기 음악 파일과 대응되도록 상기 데이터베이스에 저장한다. 즉, 단계(430)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 음악 파일에 대한 분석 결과인 무드, 장르, 템포 등과 같은 분석 정보와 장소, 행위, 감정, 시간, 날씨 등과 같은 카테고리를 매핑시킨 음악 스타일 정보를 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다.
단계(320)는 상기 음악 추천 장치는 쿼리(query)를 입력 받는다. 상기 쿼리는 사용자가 원하는 음악을 검색 요청하기 위해 입력하는 검색어로서, 음성 또는 텍스트로 입력될 수 있다. 상기 쿼리는 예를 들어, '비 오는 우울한 날 듣기 좋은 노래, 운동할 때 좋은 노래, 나른한 오후' 등과 같이 현재 자신의 감정, 상황, 시간에 적합한 음악을 검색할 수 있는 키워드가 포함된 문장으로 입력될 수 있다.
단계(330)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 입력된 쿼리를 분석한다. 상기 음악 추천 장치가 상기 입력된 쿼리를 분석하는 과정은 도 5를 참조하여 하기에서 보다 상세하게 설명한다.
도 5는 본 발명에 따른 음악 추천 방법에 있어서, 쿼리를 분석하는 과정의 일례를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 단계(510)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 입력된 쿼리의 형태소를 분석한다.
단계(510)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 입력된 쿼리가 일례로 '비 오는 우울한 날 듣기 좋은 노래'인 경우, '비/ncn 오/pvg+는/etm 우울하/paa+ㄴ/etm날/ncn 듣/pvg+기/etn 좋/paa+은/etm 노래/nca'과 같이 상기 입력된 쿼리에 대한 형태소를 분석할 수 있다.
단계(510)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 입력된 쿼리가 다른 일례로 '운동할 때 좋은 노래'인 경우, '운동/nac+하/xsv+ㄹ/etm 때/ncn 좋/paa+은/etm 노래/nca'와 같이 상기 입력된 쿼리에 대한 형태소를 분석할 수 있다.
단계(510)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 입력된 쿼리가 또 다른 일례로 '나른한 오후'인 경우, '나른하/paa+ㄴ/etm 오후/ncd'와 같이 상기 입력된 쿼리에 대한 형태소를 분석할 수 있다.
단계(520)에서 상기 음악 추천 장치는 어휘-품사(POS: Part Of Speech)를 기반으로 하여 상기 분석된 형태소로부터 불용어를 제거한다. 즉, 단계(520)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 어휘-품사를 기반으로 하여 상기 분석된 형태소로부터 사용하지 않는 용어를 제거할 수 있다.
단계(530)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 불용어가 제거된 형태소에 대해 의미 카테고리를 태깅(tagging)한다. 즉, 단계(530)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 불용어가 제거된 형태소를 분석하여 상기 음악 스타일에 대한 카테고리와 포함되는 형태소에 대해 의미 카테고리를 태깅할 수 있다.
단계(530)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 의미 카테고리를 태깅하는 일례로 '비/@날씨 오/pvg+는/etm 우울하/@감정+ㄴ/etm 날/@시간 듣/pvg+기/etn 좋/paa+은/etm 노래/nca'와 같이 날씨 카테고리에 포함되는 형태소인 '비'에 대해 상기 날씨 카테고리를 태깅하고, 시간 카테고리에 포함되는 형태소인 '날'에 대해 상기 시간 카테고리를 태깅하고, 감정 카테고리에 포함되는 형태소인 '우울하'에 대해 상기 감정 카테고리를 태깅할 수 있다.
단계(530)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 의미 카테고리를 태깅하는 다른 일례로 '운동/@행위+하/xsv+ㄹ/etm 때/@시간 좋/paa+은/etm 노래/nca'와 같이 행위 카테고리에 포함되는 형태소인 '운동'에 대해 상기 행위 카테고리를 태깅하고, 시간 카테고리에 포함되는 형태소인 '때'에 대해 상기 시간 카테고리를 태깅할 수 있다.
단계(530)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 의미 카테고리를 태깅하는 또 다른 일례로 '나른하/@감정+ㄴ/etm 오후/@시간'과 같이 감정 카테고리에 포함되는 형태소인 '나른하'에 대해 상기 감정 카테고리를 태깅하고, 시간 카테고리에 포함되는 형태소인 '오후'에 대해 상기 시간 카테고리를 태깅할 수 있다.
단계(540)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 태깅된 의미 카테고리를 참조하여 상기 입력된 쿼리에 대한 상황 키워드를 추출한다.
즉, 단계(540)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 태깅된 의미 카테고리가 예 를 들어, '비/@날씨, 우울하/@감정, 날/@시간'인 경우, '비, 우울하, 날'을 상기 상황 키워드로 추출할 수 있다.
단계(540)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 태깅된 의미 카테고리가 다른 일례로 '운동/@행위, 때/@시간'인 경우, '운동, 때'를 상기 상황 키워드로 추출할 수 있다.
단계(540)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 태깅된 의미 카테고리가 또 다른 일례로 '나른하/@감정, 오후/@시간'인 경우, '나른하, 오후'를 상기 상황 키워드로 추출할 수 있다.
단계(340)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 쿼리의 분석 결과에 기초하여 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정한다.
단계(340)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 입력된 쿼리가 예를 들어 '비 오는 우울한 날 듣기 좋은 노래'인 경우, 상기 쿼리의 분석 결과인 '비, 우울하, 날'에 기초하여 비 오는 날 또는 우울한 날에 대응하는 음악 스타일을 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일로 결정한다.
즉, 단계(340)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 쿼리의 분석 결과로 상기 상황 카테고리가 예를 들어 날씨와 감정 등과 같이 복수 개인 경우, 만약 상기 날씨 카테고리에 대응하는 비 오는 날의 음악 스타일과 상기 감정 카테고리에 대응하는 우울한 날의 음악 스타일이 다른 경우, 상기 날씨 카테고리 보다 상기 감정 카테고리를 우선적으로 반영하여 상기 감정 카테고리에 대응하는 음악 스타일로 결정할 수 있다.
단계(340)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 쿼리의 분석 결과로 상기 상황 카테고리가 예를 들어 장소인 경우, 상기 장소와 연관된 복수의 무드가 사용될 때 상기 사용자의 음악 스타일에 대한 선호도를 우선적으로 반영하여 상기 장소 카테고리에 대응하는 음악 스타일을 결정한다. 상기 음악 스타일에 대한 선호도는 사전에 상기 사용자로부터 입력되어 저장되거나 상기 분석 결과 상기 추출된 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 사용자에게 요청하여 입력될 수도 있다.
즉, 단계(340)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 쿼리의 분석 결과로 상기 카테고리가 예를 들어 장소 카테고리인 차 안이고, 상기 카테고리에 따른 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일이 조용한 곡과 신나는 곡인 경우, 상기 사용자로부터 입력된 음악 스타일에 대한 선호도가 신나는 곡인 경우, 상기 신나는 곡을 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일로 결정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 음악 추천 방법은 상기 카테고리에 따른 추천 음악에 대해 복수 개의 음악 스타일이 존재하는 경우, 상기 사용자에게 선호하는 음악 스타일을 선택하도록 유도하고 상기 사용자에 의해 선택된 음악 스타일을 추천 음악에 대한 음악 스타일로 결정할 수 있다.
단계(340)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 쿼리의 분석 결과로 예를 들어 감정 카테고리가 부정적인 감정인 경우 상기 부정적인 감정을 완화시켜주는 음악 스타일로 결정할 수도 있다.
단계(350)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일 리스트를 추천한다. 즉, 단계(350)에서 상기 음악 추천 장치는 상기 결 정된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일 리스트를 추천 음악 리스트로서 상기 사용자에게 제공할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 음악 추천 방법은 저장된 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고, 사용자로부터 입력된 쿼리(query)의 의미 분석을 통해 상황에 적절한 음악을 자동으로 추천할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 음악 추천 방법에 있어서, 카테고리별 분류 기준의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 카테고리는 장소, 행위, 감정, 시간 또는 날씨를 포함한다.
상기 장소는 차 안, 사무실, 나이트, 여행지 등과 같이 상기 음악 파일이 재생될 때의 사용자가 위치한 곳에서 발생되는 노이즈(noise) 정도에 따라 분류될 수 있다.
상기 행위는 운동, 공부, 축하 등과 같이 상기 음악 파일이 재생될 때 상기 사용자의 상황에 해당되며, 상기 사용자의 활동 정도에 따라 분류될 수 있다.
상기 감정은 슬플 때, 화날 때, 사랑할 때, 나른함, 상쾌함 등과 같이 상기 음악 파일이 재생될 때 상기 사용자의 느낌을 나타낼 수 있으며, 무드에 따라 분류될 수 있다.
상기 시간은 아침, 오후, 저녁, 봄, 여름, 가을, 겨울 등과 같이 상기 음악 파일이 재생되는 시점을 나타낼 수 있으며, 사용자가 받는 스트레스에 따라 분류될 수 있다.
상기 날씨는 비, 눈, 화창, 따뜻함 등과 같이 상기 음악 파일이 재생될 때의 기상 상태를 나타낼 수 있으며, 사용자의 즐거움(pleasant)에 따라 분류될 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 음악 추천 방법은 카테고리를 다양한 분류 기준에 따라 분류하고, 상기 분류된 카테고리별 키워드에 대응하는 음악 스타일을 결정하고 결정된 음악 스타일에 따라 추천 음악 리스트를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 음악 추천 방법은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
본 발명에 따르면, 음악 재생 시스템에서 저장된 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고, 사용자로부터 입력된 쿼리(query)의 의미 분석을 통해 상황에 적절한 음악을 자동으로 추천하는 방법 및 그 장치를 제공함으로써 임의의 상황에 대해서도 적극적으로 대응할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 음악 재생 시스템에서 음악 파일에 대한 무드, 장르, 템포를 분석하여 음악 스타일을 분류한 후 사용자의 요청에 따라 분류된 음악 스타일에 대응하는 음악 파일 리스트를 추천하는 방법 및 그 장치를 제공함으로써 단순한 무드, 장르에 의한 분류 방법에 비해 보다 다양한 방식으로 음악을 추천해줄 수 있다
또한 본 발명에 따르면, 음악 재생 시스템에서 입력된 쿼리를 분석하여 분석된 쿼리에 대응하는 카테고리별 키워드를 추출하여 추출된 키워드와 연관된 카테고리에 따라 복수 개의 음악 스타일을 존재하는 경우, 사용자가 선호하는 음악 스타일을 우선적으로 선택할 수 있다.

Claims (14)

  1. 음악 파일 분류부, 입력부, 쿼리 분석부, 음악 스타일 결정부 및 제공부를 포함하는 음악 추천 장치가 수행하는 음악 추천 방법에 있어서,
    상기 음악 파일 분류부가 음악 파일에 대한 무드, 장르 및 템포 및 태그 정보 중 적어도 하나를 분석하여 상기 음악 파일에 대한 분석 결과에 대응하는 메타 데이터를 생성한 후, 상기 생성된 메타 데이터를 이용하여 장소, 행위, 감정, 시간 및 날씨 중 적어도 하나에 대한 카테고리에 매핑되도록 상기 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고, 상기 음악 파일에 대해 분류되고 상기 카테고리와 매칭된 음악 스타일에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 유지하는 단계;
    상기 입력부가 검색 쿼리(query)를 입력 받는 단계;
    상기 쿼리 분석부가 상기 입력된 쿼리를 분석하여 상기 음악 스타일과 연관된 카테고리 별로 키워드를 추출하는 단계;
    상기 음악 스타일 결정부가 상기 카테고리 별로 추출된 키워드에 기초하여 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 단계; 및
    상기 제공부가 상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 추천 음악 리스트를 제공하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 쿼리를 입력 받는 단계는,
    상기 쿼리를 음성 또는 텍스트로 입력 받는 단계인 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 단계는,
    상기 쿼리의 분석 결과로 추출된 키워드의 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 감정 카테고리에 대응하는 음악 스타일을 우선적으로 고려하여 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 단계인 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 입력부가 사용자의 음악에 대한 선호도를 입력 받는 단계를 더 포함하고,
    상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 단계는,
    상기 쿼리의 분석 결과로 추출된 키워드의 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 음악에 대한 선호도를 우선적으로 고려하여 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 단계인 것을 특징으로 하는 음악 추천 방법.
  9. 제1항, 제4항, 제7항 및 제8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
  10. 음악 추천 장치에 있어서,
    음악 파일을 저장하고 유지하는 데이터베이스;
    상기 음악 파일에 대한 무드, 장르 및 템포 및 태그 정보 중 적어도 하나를 분석하여 상기 음악 파일에 대한 분석 결과에 대응하는 메타 데이터를 생성한 후, 상기 생성된 메타 데이터를 이용하여 장소, 행위, 감정, 시간 및 날씨 중 적어도 하나에 대한 카테고리에 매핑되도록 상기 음악 파일에 대한 음악 스타일을 분류하고, 상기 음악 파일에 대해 분류되고 상기 카테고리와 매칭된 음악 스타일에 대한 정보를 상기 데이터베이스에 저장하는 음악 파일 분류부;
    쿼리(query)를 입력 받는 입력부;
    상기 입력된 쿼리를 분석하여 상기 음악 스타일과 연관된 카테고리 별로 키워드를 추출하는 쿼리 분석부;
    상기 카테고리 별로 추출된 키워드에 기초하여 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 음악 스타일 결정부; 및
    상기 결정된 음악 스타일에 대응하는 추천 음악 리스트를 제공하는 제공부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 음악 추천 장치.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제10항에 있어서,
    상기 입력부는 사용자의 음악 스타일에 대한 선호도를 입력 받고,
    상기 음악 스타일 결정부는,
    상기 추출된 키워드에 대한 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 음악 스타일에 대한 선호도를 우선적으로 고려하여 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 것을 특징으로 하는 음악 추천 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 음악 스타일 결정부는,
    상기 추출된 키워드에 대한 카테고리가 복수 개인 경우, 상기 감정 카테고리에 대응하는 음악 스타일을 우선적으로 고려하여 상기 추천 음악 파일에 대한 음악 스타일을 결정하는 것을 특징으로 하는 음악 추천 장치.
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