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Título : Audio fingerprint parameterization for multimedia advertising identification
Autor: Medina Cartuche, Jose Luis
Vega Zamora, Oswaldo Francisco
Mendoza Siguenza, Daniel Emilio
Saquicela Galarza, Victor Hugo
Espinoza Mejia, Jorge Mauricio
Palabras clave : Advertising Monitoring
Audio Fingerprint
Automatic Content Recognition
Signal Processing
Area de conocimiento FRASCATI amplio: 1. Ciencias Naturales y Exactas
Area de conocimiento FRASCATI detallado: 1.2.1 Ciencias de la Computación
Area de conocimiento FRASCATI específico: 1.2 Informática y Ciencias de la Información
Area de conocimiento UNESCO amplio: 06 - Información y Comunicación (TIC)
Area de conocimiento UNESCO detallado: 0613 - Software y Desarrollo y Análisis de Aplicativos
Area de conocimiento UNESCO específico: 061 - Información y Comunicación (TIC)
Fecha de publicación : 2017
Fecha de fin de embargo: 31-dic-2050
Volumen: volumen 2017
Fuente: IEEE Second Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM)
metadata.dc.identifier.doi: 10.1109/ETCM.2017.8247498
Editor: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Ciudad: 
SALINAS
Tipo: ARTÍCULO DE CONFERENCIA
Abstract: 
This article follows step by step a general framework for fingerprint extraction in order to develop a system for advertisements' monitoring. The parameterization process uses some spatial and spectral characteristics measured over 600 advertisements that contain various types of sounds. Key factors such as accuracy, process time, and granularity are analyzed together in order to enhance the system performance. At the end, the algorithm shows an accuracy of 99% using three seconds of granularity samples, and also the best compromise between processing time and performance is achieved. This study suggests a set of parameterization steps which could be successfully implemented in other related audio applications. © 2017 IEEE.
Resumen : 
This article follows step by step a general framework for fingerprint extraction in order to develop a system for advertisements' monitoring. The parameterization process uses some spatial and spectral characteristics measured over 600 advertisements that contain various types of sounds. Key factors such as accuracy, process time, and granularity are analyzed together in order to enhance the system performance. At the end, the algorithm shows an accuracy of 99% using three seconds of granularity samples, and also the best compromise between processing time and performance is achieved. This study suggests a set of parameterization steps which could be successfully implemented in other related audio applications. © 2017 IEEE.
URI : http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33304
https://ieeexplore.ieee.org/document/8247498
URI Fuente: https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp
ISBN : 978-153863894-1
ISSN : 0000-0000
Aparece en las colecciones: Artículos

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