멀티 모달 음악 무드 분류 기법

Multi-Modal Scheme for Music Mood Classification

  • 최홍구 (고려대학교 전기전자전파공학과) ;
  • 전상훈 (고려대학교 전기전자전파공학과) ;
  • 황인준 (고려대학교 전기전자전파공학과)
  • Choi, Hong-Gu (School of Electrial, Electronics Engineering, Korea University) ;
  • Jun, Sang-Hoon (School of Electrial, Electronics Engineering, Korea University) ;
  • Hwang, Een-Jun (School of Electrial, Electronics Engineering, Korea University)
  • 발행 : 2011.06.29

초록

최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.

키워드

과제정보

연구 과제 주관 기관 : 지식경제부, 정보통신산업진흥원