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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박준형 (중앙대학교) 박승민 (중앙대학교) 이영환 (중앙대학교) 고광은 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제21권 제2호
발행연도
2011.4
수록면
218 - 223 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

지능형 음악분수 시스템을 위한 환경 및 분위기에 최적화된 음악분류에 관한 연구
박준형 ,  박승민 ,  이영환 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2011.04 학술저널
지능형 음악분수 시스템을 위한 환경 및 분위기에 최적화된 음악분류에 관한 연구
박준형 ,  박승민 ,  이영환 외 2명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2011.04 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.
#Intelligent Musical Fountain #Support Vector Machine #Variance Considered Machines #Emotion #Music Analysis #Music Classification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안된 음악 분류 시스템
3. 음악의 특징 추출 기법 제안
4. 분류 알고리즘
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론 및 향후 연구
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
The Music Information Retrieval Evaluation eXchange / MIREX HOME google schola D. Ellis / 2007 / Beat Tracking by Dynamic Programming / Journal of New Music Research 36:61~70 google schola H.-gi Yeom / 2009 / Variance considered machines: Modification of optimal hyperplanes in support vector machines / 2009 IEEE International Symposium on Industrial Electronics :1144~1147 google schola C.J.C. Burges / 1998 / A tutorial on support vector machines for pattern recognition / Data mining and knowledge discovery 2:121~167 google schola R. De Maesschalck / 2000 / The Mahalanobis distance / Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 50:1~18 google schola

이 논문의 저자 정보

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