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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김형국 (Intelligent Multimedia Signal Processing, Kwangwoon University) 정진국 (Samsung Advanced Institute of Technology)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제26권 제2호
발행연도
2007.1
수록면
56 - 62 (7page)

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This paper presents the automatic music emotion classification on acoustic data. A three-level structure is developed. The low-level extracts the timbre and rhythm features. The middle-level estimates the indication functions that represent the emotion probability of a single analysis unit. The high-level predicts the emotion result based on the indication function values. Experiments are carried out on 695 homogeneous music pieces labeled with four emotions, including pleasant, calm, sad, and excited. Three machine learning methods, GMM, MLP, and SVM, are compared on the high-level. The best result of 90.16% is obtained by MLP method.
#automatic music emotion classification #timbre and rhythm features #machine learning methods

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