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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
전태흘 (세종대학교) 이유림 (세종대학교) 김청원 (세종대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
423 - 431 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.3.423

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음악 데이터를 활용한 다양한 딥러닝 활용 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 음악의 퀄리티를 값으로 정량화하여 완성도를 평가하는 시스템은 연구되지 않고 있다. 그 이유로는 음악 전문가가 음악적 요소를 고려하여 평가한 정량화된 점수 데이터셋이 없으며, 평가한 점수 자체가 개인의 주관적 판단의 차이를 기반으로 하기 때문이다. 이런 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 실제 음원에 대하여 음악적 퀄리티를 평가하는 11가지 기준에 따라 4명의 음악 전문가별로 매긴 점수 정보를 레이블 데이터로 활용하여 정량화된 퀄리티 점수를 예측하는 새로운 딥러닝 분류 시스템을 제안한다. 연구 과정에서 전문가별 점수 데이터 전체를 하나의 데이터셋으로 구성했을 때, 뚜렷한 성능 향상을 확인했다. 전문가의 주관적 판단 과정을 딥러닝 모델로 시뮬레이션화할 수 있다는 가능성을 제시하며, 70% 정도의 분류 정확도 성능을 확인했다.
#딥러닝 #분류 시스템 #주관적 판단 #음악적 요소들 #퀄리티 점수 #Deep Learning #Classification System #Subjective Decision #Musical Elements #Quality Scores

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 음원 퀄리티 측정 분류 시스템 제안
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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