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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(B)
발행연도
2008.10
수록면
165 - 168 (4page)

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일반적으로 오디오의 장르를 자동적으로 구분할 때는 오디오의 특정 부분을 추출하여 그 부분을 오디오의 대표 샘플로 삼는다. 본 논문에서는 대표 부분을 선택하는 방법으로써 오디오의 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)을 이용하여 오디오를 대표할 수 있는 샘플을 추출하는 방법을 제안한다. 클러스터의 개수는 가장 큰 클러스터의 크기가 전체 클러스터의 반 이상일 때의 클러스터 개수를 이용하였고 이때 크기가 가장 큰 클러스터를 대표 클러스터로 보았다. 이 방법을 이용하여 기존의 특정 시간만을 이용하여 추출하는 방법보다 자동 음악 장르 구분에서 더욱 정확성이 높아짐을 알 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 오디오 클러스터링
4. 음악 장르 분류 실험 및 결과
5. 결론
감사의 글
6. 참고문헌

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