Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2017.06a
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- Pages.29-30
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- 2017
Music Genre Classification based on Deep Neural Network using Spikegram
스파이크그램을 이용한 심층 신경망 기반의 음악 장르 분류
- Yun, Ho-Won (Kwangwoon University) ;
- Jang, Woo-Jin (Kwangwoon University) ;
- Shin, Seong-Hyeon (Kwangwoon University) ;
- Jang, Won (Kwangwoon University) ;
- Cho, Hyo-Jin (Kwangwoon University) ;
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Park, Ho-Chong
(Kwangwoon University)
- Published : 2017.06.21
Abstract
본 논문에서는 인간의 청각 기관을 모델링 한 스파이크그램 (spikegram)을 이용한 심층 신경망 기반의 음악 장르 분류 기술을 제안한다. 분류 대상은 GTZAN 데이터 세트의 10개 장르로 정의한다. 본 논문에서는 청각 기관의 인식 방법을 모델링한 방법을 이용하여 스파이크그램을 구하고, 스파이크그램에서 새로운 특성 벡터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 심층 신경망에 적합한 특성 벡터를 구하고 이렇게 구한 특성 벡터로 신경망을 학습시켜 기존에 사용하던 다양한 방법들보다 높은 성능을 얻을 수 있다.
Keywords