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학술저널
저자정보
임신철 (세종대학교) 장세진 (전자부품연구원) 이석필 (전자부품연구원) 김무영 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 電子工學會論文誌 第48卷 SC編 第5號
발행연도
2011.9
수록면
31 - 36 (6page)

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본 논문에서는 Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Decorrelated Filter Bank (DFB), Octave-based Spectral Contrast (OSC), Zero-Crossing Rate (ZCR), 그리고 Spectral Contract/Roll-Off를 복합 특징벡터로 결합하여 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 설계하였다. 기존 방식에서는 전체 학습 데이터에 대한 특징벡터를 정규화를 한 후 SVM 모델을 생성하여 분류를 시행하였다. 본 논문에서는 비교 대상이 되는 한 쌍의 클래스에 대해서 One-Against-One (OAO) SVM으로 모델을 생성할 때 선택된 두 클래스의 특징벡터에 대해서만 정규화를 시행하는 방식을 제안한다. 기존 정규화 방식을 이용하면 단일 특징벡터로 OSC를 사용할 경우에는 60.8%, 복합 특징벡터를 모두 이용하는 경우에는 77.4%의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 제안된 정규화 방식을 이용하면 OSC와 복합 특징벡터에 대해서 각각 8.2%와 3.3%의 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.
#Music genre classification #MFCC #OSC #DFB #SVM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - N. Scaringella / 2006 / Automatic genre classification of music content: A survey / IEEE Signal Process 23 (2) : 133 ~ 141 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - G. Tzanetakis / 2002 / Musical genre classification of audio signals / IEEE Trans. Speech Audio Process 10 (5) : 293 ~ 302 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - D. N. Jiang / 2002 / Music type classification by spectral contrast feature / IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo 1 : 113 ~ 116 google schola 4. [학술대회논문] - C-H. Lee / 2007 / Automatic music genre classification using modulation spectral contrast feature / Proc. IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo : 204 ~ 207 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 이성훈 / 1994 / Text-dependent한 화자인식 시스템에 관한 연구 / 대한전자공학회 학술대회 논문집 7 (1) : 312 ~ 317 dbpia

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