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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jaesung Lee (Chung-Ang University) Dae-Won Kim (Chung-Ang University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.3
발행연도
2015.9
수록면
159 - 165 (7page)

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The need for the recognition of music emotion has become apparent in many music information retrieval applications. In addition to the large pool of techniques that have already been developed in machine learning and data mining, various emerging applications have led to a wealth of newly proposed techniques. In the music information retrieval community, many studies and applications have concentrated on tag-based music recommendation. The limitation of music emotion tags is the ambiguity caused by a single music tag covering too many subcategories. To overcome this, multiple tags can be used simultaneously to specify music clips more precisely. In this paper, we propose a novel technique to rank the proper tag combinations based on the acoustic similarity of music clips.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Music Emotion Recognition
3. Tag Combinations for Recommendation
4. Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (22)

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