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문제 정의
- 분류 장르는 music, speech, 음향효과를 나타내는 effect 3가지이며, 장르의 특성을 나타내기 위한 최소한의 길이를 1초로 설정하여 1초 단위 온라인 장르 분류를 진행한다. 각 방법에 대한 온라인장르 분류의 성능을 비교 분석하여 더 적합한 학습 방법과 오디오 특성을 제시하고자 한다.
- 본 논문에서는 1초 단위의 온라인 장르 분류에 대한 GMM과 심층신경망의 성능을 분석하였다. 각 오디오 특성에 대하여 심층 신경망의 성능이 GMM보다 전반적으로 높은 것을 확인할 수 있다.
- 본 논문에서는 GMM을 이용한 오디오 장르 분류와 심층 신경망을 이용한 오디오 장르 분류에 대한 성능을 분석하며, 각 방법에 대해서 오디오 특성을 바꿔가며 실험을 진행한다. 오디오 신호는 22.
- 본 논문은 오디오 장르 분류의 여러 가지 방법에 대한 성능을 비교분석한다. 기계학습 방법으로 GMM (Gaussian mixture model)과 심층 신경망 (deep neural network, DNN)을 이용하고, 특성으로 MFCC(mel-frequency cepstral coefficient)와 스펙트로그램 (spectrogram)을 이용한다.
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