Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2011.06c
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  • Pages.288-291
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  • 2011
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Performance Analysis of Automatic Music Genre Classification with Different Genre Data

음악 장르 분류법에 따른 자동판별 성능분석

  • Song, Min-Kyun (Dept. of Computer and Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Moon, Chang-Bae (Dept. of Computer and Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Kim, Hyun-Soo (Dept. of Computer and Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Kim, Byeong-Man (Dept. of Computer and Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology)
  • 송민균 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 문창배 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 김현수 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 김병만 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Published : 2011.06.29

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Abstract

기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단