장르 분류 성능 향상을 위한 거리함수 학습의 활용

Applying distance metric learning for improvement of genre classification

음악 장르 분류 분야에서는 다양한 특징을 모아서 사용하는 방법과 support vector machine (SVM) 분류기가 주로 사용되고 있다. 이 논문에서는 거리 함수 학습를 음악 장르 분류에 적용하여 성능 향상을 꾀한다. 여러 거리 함수 학습 방법 중 하나의 방법을 선택하고, 일반적으로 많이 사용되는 특징 셋을 활용하여 다양한 특징 셋에 대해서 적용하였을 때, 실제 성능 향상이 있는지를 알아본다. 세 종류의 특징 셋을 사용하여 실험한 결과 두 가지 특징이 같이 있는 특징 셋에 대해서만 성능 향상이 있었으며, SVM보다 높은 성능을 보이지 못 했다.