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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임신철 (세종대학교) 장세진 (전자부품연구원) 이석필 (전자부품연구원) 김무영 (세종대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제15권 제7호
발행연도
2011.7
수록면
1,487 - 1,494 (8page)

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본 논문은 음악 추천을 위한 새로운 장르 분류 알고리즘을 제안하였다. 특히, 장르 분류 알고리즘에 사용되는 특징 벡터 중 octave-based spectral contrast (OSC)의 성능 개선을 위해서 심리청각 모델과 악기별 사용 octave 범위에 근거하여 새로운 band-pass filter를 설계하였다. 10개 장르별 음악을 포함하고 있는 GTZAN database에 대해서 10-fold corss validation 실험 결과, 다중 옥타브 밴드 OSC에 대해서 기존 OSC에 비해 2.26% 향상된 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 기존의 mel-frequency cepstral coefficient (MFCC)와 복합 특징 벡터를 구성하여 실험한 결과, 향상된 인식율을 얻을 수 있었다.
#음악 장르 분류 #음악 추천 #텍스쳐 원도우 #Music genre classification #music recommendation #MFCC #OSC #Texture window

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 장르 분석을 이용한 음악 추천 시스템
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

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1. [인터넷자원] - / / 멜론 google schola 2. [인터넷자원] - / / 벅스 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - B. Shao / 2009 / Music Recommendation Based on Acoustic Features and User Access Patterns / IEEE Trans. Speech Audio Process 17 (8) : 1602 ~ 1611 google schola 4. [학술대회논문] - L. Cao / 2008 / Consistent Music Recommendation in Heterogeneous Pervasive Environment / IEEE Int. Symposium on Parallel and Distributed Process. with Applications : 495 ~ 501 google schola 5. [학술대회논문] - D-M. Kim / 2007 / A music recommendation system with a dynamic k-means clustering algorithm / Int. Conf. Machine Learning and Applications : 399 ~ 403 google schola

이 논문의 저자 정보

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