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[국내논문] 음악추천을 위한 다중 옥타브 밴드 기반 장르 분류기
Multiple octave-band based genre classification algorithm for music recommendation 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.15 no.7, 2011년, pp.1487 - 1494  

임신철 (세종대학교) ,  장세진 (전자부품연구원 디지털미디어연구센터) ,  이석필 (전자부품연구원 디지털미디어연구센터) ,  김무영 (세종대학교 정보통신공학과)

초록
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본 논문은 음악 추천을 위한 새로운 장르 분류 알고리즘을 제안하였다. 특히, 장르 분류 알고리즘에 사용되는 특정 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 cross 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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a novel genre classification algorithm is proposed for music recommendation system. Especially, to improve the classification accuracy, the band-pass filter for octave-based spectral contrast (OSC) feature is designed considering the psycho-acoustic model and actual frequency range of...

주제어

#음악 장르 분류   #음악 추천   #텍스쳐 윈도우  

참고문헌 (17)

  1. http://www.melon.com 

  2. http://bugs.co.kr 

  3. B. Shao, D. Wang, T. Li, and M. Ogihara, "Music Recommendation Based on Acoustic Features and User Access Patterns," IEEE Trans. Speech Audio Process., vol. 17, no. 8, pp. 1602-1611, 2009. 

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  4. L. Cao and M. Guo, "Consistent Music Recommendation in Heterogeneous Pervasive Environment," IEEE Int. Symposium on Parallel and Distributed Process. with Applications, pp. 495-501, 2008. 

  5. D-M. Kim, K-S. Kim, K-H. Park, J-H. Lee and K. M. Lee, "A music recommendation system with a dynamic k-means clustering algorithm," Int. Conf. Machine Learning and Applications, pp. 399-403, 2007. 

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  7. N. Scaringella, G. Zoia, and D. Mlynek, "Automatic genre classification of music content: A survey," IEEE Signal Process., vol. 23, no. 2, pp. 133-141, 2006. 

  8. G. Tzanetakis and P. Cook, "Musical genre classification of audio signals," IEEE Trans. Speech Audio Process., vol. 10, no. 5, pp. 293-302, 2002. 

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  10. K. K. Chang, J-S. R. Jang, and C. S. Iliopoulos, "Music Genre Classification via Compressive Sampling," Int. Society for Music Information Retrieval Conf., pp. 387-392, 2010. 

  11. 김창근, 박진영, 박정원, 이광석, 허강인, "독립성분 분석을 이용한 DSP 기반의 화자 독립 음성 인식 시스템의 구현," 한국해양정보통신학회논문지, no. 8, vol. 2, pp. 359-364, 2005. 

    원문보기 상세보기

  12. 박진영, 이광석, 고시영, 허강인, "잡음환경에서의 음성인식을 위한 변이특성을 고려한 파라메터," 한국해양정보통신학회, 학술대회논문집, pp. 469-472, 2005. 

  13. The range of a musical instrument : "http://en.wikipedia.org/wiki/Range_(music)" 

  14. Y. Wang, "A Tree-Based Multi-class SVM Classifier for Digital Library Document," in Proc. IEEE Int. Conf. Multimedia and Information Technology, pp. 15-18, 2008. 

  15. 이금분, 조범준, "다중 클래스 SVM을 이용한 EMD 기반의 부정맥 신호 분류," 한국해양정보통신학회, 한국해양정보통신학회논문지, no. 14, vol. 1, pp. 16-22, 2010. 

    원문보기 상세보기

  16. 한학용, "패턴인식 개론 : MATLAB 실습을 통한 입체적 학습," 2005. 

  17. GTZAN Genre Collection Database, "http://marsyas.info/download/data_sets" 

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