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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.11
- 수록면
- 977 - 985 (9page)
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본 논문은 스펙트로그램과 심층 신경망을 이용한 온라인 오디오 장르 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 동작을 위하여 1초 단위로 신호를 입력하여 speech, music, effect 중 하나의 장르로 분류하고, 동작의 범용성을 위하여 기존 오디오 분석에 널리 사용되는 MFCC 대신에 스펙트로그램 기반의 특성 벡터를 사용한다. 실제 TV 방송 신호를 사용하여 장르 분류 성능을 측정하였고, 제안 방법이 기존 방법보다 각 장르에 대하여 우수한 성능을 제공하는 것을 확인하였다. 특히 제안 방법은 기존 방법에서 나타나는 music과 effect 사이를 잘못 분류하는 문제점을 감소시킨다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 오디오 장르 분류 방법
Ⅲ. 제안하는 오디오 장르 분류 방법
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 장대영 / 2015 / UHDTV를 위한 실감 오디오 재현 기술 / 방송공학회 논문지 20 (1) : 68 ~ 81
[학술지(정기간행물)] - G. Tzanetakis / 2002 / Musical Genre Classification of Audio Signals / IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 10 (5) : 293 ~ 302
[기타자료] - Tao Feng / / Deep learning for music genre classification / private document
[학술대회논문] - Jung-Sung Lee / 2013 / Background Music Identification in TV Broadcasting Program Algorithm using Audio Peak Detection / Proc. of 2013 Korean Institute of Broadcast and Media Engineers Summer Conference : 34 ~ 35
[학술대회논문] - Z. Kons / 2013 / Audio event classification using deep neural networks / Proc. of Interspeech ( ) : 1482 ~ 1486
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[기타자료] - Tao Feng / / Deep learning for music genre classification / private document
[학술대회논문] - Jung-Sung Lee / 2013 / Background Music Identification in TV Broadcasting Program Algorithm using Audio Peak Detection / Proc. of 2013 Korean Institute of Broadcast and Media Engineers Summer Conference : 34 ~ 35
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