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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제41권 제6호
발행연도
2004.11
수록면
271 - 278 (8page)

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본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류 하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window 를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rulloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 둥의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특정 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최석의 특정 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54 차의 특정벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS( Sequentian Forward Selection} 방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특정 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS 를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%~20% 정도의 성능 향상 을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외 하고는 약 80% 대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 제안 시스템의 구조

Ⅲ. 특징 벡터 추출 및 장르 분류 알고리즘

Ⅳ. 실험 결과 및 분석

Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

참고문헌

저자소개

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