| 저자 | 방성우, 정혜욱, 이지형 |
|---|---|
| 학회명 | 한국 퍼지 및 지능시스템 춘계 학술대회 |
| 학회명 (약자) | KIIS 2009 |
| 페이지 | 189-190 |
| 학회시작일 | 2009-04-24 |
| 학회종료일 | 2009-04-25 |
|
최근 웹을 통해
음악을 접하는 사용자의 수가 증가함에 따라 웹에 저장되어 있는 수많은 음악들을 보다 효과적으로 검색하기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 음악장르는 음악의 검색 효율을 높이기 위한 정보로서
주로 채택되고 있으며, 음악장르를 구분하기 위한 방법으로 내용기반 음악정보 추출방법이 주목 받고 있다.
하지만 기존의 방법은 그 정확도가 부족하여 만족한 결과를 얻기에는 부족함이 있었다. 본 논문에서는 음악에서 신호를 분석함으로서 음악 분류의 정확도를 높이고 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 내용기반으로 추출된 신호 정보를 바탕으로 독립 성분 분석(ICA)를 이용하여 주 신호 성분을 추출한 후 구축된 음악모델을 기반으로 유사도 분석을 통해 음악 장르를 분류하였다. 실험을 위해 사용자들이 기술한 태그를 이용하여 시스템을 구현하였으며, 기존의 내용기반 음악모델만을 이용한 방법과 비교 분석을 통해 정확도와 효율성을 확인하였다. |
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2012
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