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홍사용 (광운대학교) 김현민 (광운대학교) 김용혁 (광운대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 추계학술대회 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
2009.12
수록면
234 - 237 (4page)

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기존의 MIDI 파일 장르 분류 연구에서 비슷한 특징들은 정확도를 떨어뜨리는 요인이 된다. 본 논문에서는 중요 특징만을 추출해 모든 특징을 사용하는 것보다 좀 더 정확한 장르 분류 결과를 얻는다. 이를 위해 잘 알려진 SFFS 알고리즘과 본 논문에서 새롭게 고안한 특징과 장르 간의 상관계수를 통해 특징 선택을 수행했다. 실험 데이터는 기존의 연구에서 많이 사용되었던 MIDI 파일들을 통해 실험했다. SVM(Support Vector Machine)을 분류기로 사용했을 때 결과는 약 5%정도 정확도가 향상되었다.
#MIDI 파일 #특징 선택 #분류 #SVM(Support Vector Machine)

목차

요약
1. 서론
2. 특징 선택
3. 제안 방법
4. 시뮬레이션 및 결과
5. 고찰
참고문헌

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