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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,888 - 2,893 (6page)
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Various studies in deep learning have accelerated the development of many classification tasks, including music genre classification. Music Information Retrieval researchers have proposed various structures based on Convolutional Neural Networks that mainly achieve state-of-the-art results in the music genre classification tasks. Using multiple musical features as model inputs can improve classification accuracy. Therefore, this study proposes a new Convolutional Neural Network model using three musical features for music genre classification: Short-Time Fourier Transform, Mel-Spectrogram, and Mel-Frequency Cepstral Coefficient. In addition, to compensate for the small amount of learning data in music datasets, we increase learning efficiency by stacking 30-second datasets with 10-second overlapping by 5-second.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Materials and Methods
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
References
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