The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences (한국통신학회논문지)

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
권호 표지

Performance Comparison of Classification Algorithms in Music Recognition using Violin and Cello Sound Files

바이올린과 첼로 연주 데이터를 이용한 분류 알고리즘의 성능 비교

  • 김재천 (인하대학교 전자공학과 통신공학연구실) ;
  • 곽경섭 (인하대학교 정보통신대학원)
  • Published : 2005.05.01
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Abstract

Three classification algorithms are tested using musical instruments. Several classification algorithms are introduced and among them, Bayes rule, NN and k-NN performances evaluated. ZCR, mean, variance and average peak level feature vectors are extracted from instruments sample file and used as data set to classification system. Used musical instruments are Violin, baroque violin and baroque cello. Results of experiment show that the performance of NN algorithm excels other algorithms in musical instruments classification.

음악인식에 주로 사용되는 세 가지 알고리즘의 성능을 비교하였다. 다양한 분류알고리즘을 소개하고 그 중 베이지안법, 최근접이웃법과 k-최근접이웃법을 이용하여 악기를 분류하였다. 악기 샘플파일에서 영교차율, 평균, 분산, 평균피크레벨의 4가지 특성값을 추출하여 분류시스템의 데이터로 사용하였다. 사용된 악기 샘플은 바이올린, 바로크 바이올린, 바로크 첼로이다. 실험결과 최근접이웃 알고리즘이 악기 분류에 있어서 가장 좋은 성능을 보여 주었다. 최근접이웃 알고리즘은 단순하면서도 빠른 계산결과를 보여 악기 분류에 적절한 알고리즘으로 판단되었다.

Keywords

References

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