KSC 2018
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| 한글제목(Korean Title) |
딥 러닝을 활용한 음악에서의 악기 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Deep Learning for Musical Instrument Recognition in Music |
| 저자(Author) |
김창희
김도형
류용재
Changhui Kim
Dohyung Kim
Yongjae Ryu
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 0895 ~ 0897 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
현재 정보를 효율적으로 관리하기 위해서는 적절한 색인을 이용해 분류할 필요가 있다. 이미지에 대한 라벨링 문제는ConvNet 등의 신경망이 있지만 소리에 대해서는 비교적 연구된 부분이 적다. 본 연구에서는 음악 데이터의 검색과 분류의 용이성을 위해 음악에 사용된 악기를 구별하는 것을 목표로 한다. 기존의 svm, decision tree 등의 방법의 단점을 보완하고 정확도를 향상시키기 위해 딥 러닝을 도입하였다. 데이터셋은 15개의 악기에 대해 15,779개의 데이터가 있는 philharmonia와 8개의 악기에 대해 5,842개의 데이터가 있는 Youtube데이터 셋을 사용했다. 딥 러닝 이전의 모델들은 0.84정도의 정확도를 가졌지만, 딥 러닝 중 CNN을 활용하여 정확도를 0.97까지 향상시켰다. |
영문내용
(English Abstract) |
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