최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기음악의 정서 예측은 음악 정보 검색(Music Information Retrieval) 연구의 한 갈래로써 본 논문에서는 음악 정서 예측 성능 향상을 위해 물리적 특징과 사람이 인지 단계에 있는 정서 사이의 의미론적 차이를 줄이기 위한 음악의 의미론적 특징을 제안한다. TarsosDSP 특징 추출기를 활용하였으며 의미론적 특징으로는 정서와 밀접한 장르, 스타일을 활용하였다. ...
저자 | 이성원 |
---|---|
학위수여기관 | 중앙대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 컴퓨터공학과 응용소프트웨어전공 |
지도교수 | 김대원 |
발행연도 | 2018 |
총페이지 | iv, 51 p. |
키워드 | 음악 정서 예측 인공지능 기계학습 회귀분석 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T14736946&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.