최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국정보처리학회 2011년도 제35회 춘계학술발표대회, 2011 Apr. 30, 2011년, pp.475 - 478
한병준 (고려대학교 전기전자전파공학부) , 이교구 (서울대학교 융합과학기술대학원 디지털정보융합학과) , 노승민 (고려대학교 전기전자전파공학부) , 황인준 (고려대학교 전기전자전파공학부)
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
내용 기반 음악 검색이란 무엇인가? | 내용 기반 음악 검색은 전문가가 수동으로 음악의 내용을 분석하는 것이 아닌, 자동화된 정보 처리 시스템을 사용하여 음악의 내용을 추출하여 검색에 활용하기 위한 방법이다. 지금까지 허밍[3] 및 태핑 (tapping)[4]과 같은 다양한 질의 방식과 음악 감정 및 온톨로지[5], 무드 인식[6], 그리고 코드 및 장르 분류[7]와 같은 다양한 검색 카테고리를 위한 내용 기반 음악 검색 방법이 제안되어 있다. | |
마할라노비스 거리는 어떤 방법인가? | 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)[12]는 표본 집합과 표본 또는 표본 집합으로 형성된 공간에서 표본 간의 유사도를 구하는 방법으로, 표본집합의 공분산 ࡿ에 대해 다음과 같이 정의된다: | |
본 연구에서 제안한 내용 기반 음악 요소 검색은 어떻게 오디오의 특성을 추출하는가? | 지금까지 내용 기반 음악 검색의 일반화를 위한 내용 기반 음악 요소 검색(CBMER) 방법을 소개하였다. 제안 방법에서는 확률적 은닉 성분 분석(PLCA)을 사용하여 음원을 분해하고, 각 분해 요소로부터 오디오 특성을 추출하였다. 다양한 질의 방식 및 검색 카테고리로 내용 기반 음악 요소 검색이 가능함을 보이기 위해, 남성 및 여성 목소리로부터 질의를 생성하여 음악을 검색하는 실험을 수행하였다. |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.