기계학습을 이용한 분위기-음악 관계 모델링

• 영문명: The Mood-Music Relationship Modeling using Machine Learning
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 이종열(Jong Yeol Yi) 문창배(Chang Bae Moon) 김병만(Byeong Man Kim)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2018춘계학술대회, 411~414쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.05.30

국문 초록

본 논문에서는 일반적인 음악 검색의 실효성을 향상 시키는 방법으로 분위기(Mood)와 음악 사이의 관계 모델링을 통해 음악 검색에 주관적인 판단을 배제시킬 수 있는 방법을 제안하고 새로운 음악에 대한 분위기 판별을 자동화하여 영속성을 보장할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해, 공개된 웹 사이트를 통해 청취자가 제출한 분위기 정보를 활용하여 음원의 특징벡터 생성방법을 제시하였고, 기계학습을 통해 특징을 분류하는 분위기-음악 모델을 제시하였다. 실험 결과, VGG-19 모델에 비해 평균 4% 향상된 성능을 보였다.

목차

1. 서론

2. 관련연구

3. 분위기-음악 관계 모델링

4. 실험 및 성능 분석

5. 결론