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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.8
- 수록면
- 25 - 35 (11page)
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본 논문에서는 개인화된 분위기 분류 모델 대신에 대중의 분위기 분류 모델을 제안한다. 분위기 판별 성능을 개선하기 위해 두 가지 접근 방법을 선택하였는데, 그 첫 번째가 표준편차에 기초한 특징축소이다. 이는 음악의 특징을 추출하기 위해 사용하는 MIRtoolbox에서 추출되는 391개의 특징들을 모두 사용할 경우의 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법이다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 특징축소 방법이 기존의 차원 축소 방법인 R-Square와 PCA보다 성능이 좋음을 확인할 수 있었다. 그리고 특징축소 방법만으로는 성능 개선에 한계가 있어 두 번째 개선 방법으로 단위 신경망을 사용하여 추가의 성능 개선을 시도하였다. 실험결과 이 역시 유효한 성능 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 단위 신경망과 차원 축소 기반의 음악 분위기 자동판별 알고리즘
4. 실험 및 성능 평가
5. 결론
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Jong In Lee / 2009 / Automatic Music Mood Detection through Musical Structure Analysis / International Conference on Computer Science and its Application CSA 2009 : 510 ~ 515
2. [학술대회논문] - Hyun Soo Kim / 2011 / Mood Lighting System Representing Music Mood / Korea Information Processing Society, 2011 Conference 18 (1)
3. [학술지(정기간행물)] - Lu, Lie / 2006 / Automatic mood detection and tracking of music audio signals / IEEE Trans. Audio, Speech, and Language Processing 14 (1) : 5 ~ 18
4. [학술대회논문] - Y. H. Yang / 2006 / Music Emotion Classification: A Fuzzy Approach / Proc. of ACM Multimedia 2006 (ACM MM'06) : 81 ~ 84
5. [학술지(정기간행물)] - P. Singh / 2012 / Architecture for Automated Tagging and Clustering of Song Files According to Mood / International Journal of Computer Science Issues 7 (4) : 11 ~ 17
2. [학술대회논문] - Hyun Soo Kim / 2011 / Mood Lighting System Representing Music Mood / Korea Information Processing Society, 2011 Conference 18 (1)
3. [학술지(정기간행물)] - Lu, Lie / 2006 / Automatic mood detection and tracking of music audio signals / IEEE Trans. Audio, Speech, and Language Processing 14 (1) : 5 ~ 18
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5. [학술지(정기간행물)] - P. Singh / 2012 / Architecture for Automated Tagging and Clustering of Song Files According to Mood / International Journal of Computer Science Issues 7 (4) : 11 ~ 17
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