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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제42권 제3호
발행연도
2005.5
수록면
115 - 120 (6page)

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본 논문에서는 multi-feature clustering(MFC) 방법을 이용한 강인한 내용 기반 음악 장르 분류 알고리즘을 제안한다. 기존 연구와 비교하여 본 논문에서는 입력 질의 패턴(또는 구간)과 입력 질의 길이의 변화에 따라 나타나는 불안정한 시스템 성능을 개선하는데 노력하였고, k-means clustering 기법에 기반한 multi-feature clustering(MFC)이라는 새로운 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 질의 음악 파일의 서로 다른 여러 구간에서 질의 길이를 다변화하여 음악 특징 계수를 추출하였고, MFC 방법을 사용한 시스템과 MFC 방법을 사용하지 않은 시스템에 대한 장르 분류 성공률을 비교하여 제안 알고리즘의 성능을 비교ㆍ분석하였다. 모의실험 결과 MFC 방법을 사용한 시스템의 장르 분류 성공률이 높게 나타났고, 시스템의 안정성 역시 높게 나타났다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 음악 특징 벡터 추출

Ⅲ. SFS 특징 벡터 선별과 Multi-Feature Clustering(MFC)

Ⅳ. 음악 장르 분류 실험

Ⅴ. 결론

참고문헌

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