음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘

최택성; 문선국; 박영철; 윤대희; 이석필

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최택성 (연세대학교 전기전자공학과) 문선국 (연세대학교 전기전자공학과) 박영철 (연세대학교 컴퓨터정보통신공학부) 윤대희 (연세대학교 전기전자공학과) 이석필 (전자부품연구원[KETI] 디지털미디어 연구센터)

저널정보: 한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제27권 제3호

발행연도: 2008.1

수록면: 111 - 118 (8page)

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본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모든 가능한 노드들의 분류 확률을 예측하여 예측된 분류 성능값이 가장 좋은 조합을 Taxonomy로 구축하는 것이다. 제안된 알고리즘에서의 분류 확률 예측은 훈련 데이터를 k-fold cross validation을 이용하여 분류기에 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘을 기반으로 한 분류 성능 측정은 2 클래스로 이루어진 각각의 노드에 2개 범주 분류에 효과적인 support vector machine을 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 알고리즘과 기존의 다중 범주 분류기들을 이용하여 분류성능을 평가하였다. 다양한 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 5%에서 25%정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터를 이용한 분류 실험에서는 10% 에서 25% 향상된 좋은 성능을 보였다.

#특징벡터 선택 알고리즘 #장르 분류 #계층구조 #분류학 #래퍼 알고리즘

참고문헌 (20)

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L.Lu / 2002 / Content analysis for audio classification and segmentation / IEEE Trans. on Speech and Audio Process 10(51):504~516

G. Tzanetakis / 2002 / Musical Genre Classification of audio signals / IEEE Trans. on Speech and Audio Process 10(4):293~302

C. Yang / 2001 / Database retrieval based on spectral similarity / Stanford Univ. Database Group, Stanford, CA, Tech, Rep

Tao Li / 2005 / Music genre classification with taxonomy / Proc. Int. Conf. Acoustics, Speech, Signal :197~200

Juan Jose Burred / 2003 / A hierarchical approach to automatic musical genre classification / Proc. of the 6th Int. Conference on Digital Audio Effects :8~11

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