KCI등재
소프트맥스를 이용한 딥러닝 음악장르 자동구분 투표 시스템 = Deep Learning Music genre automatic classification voting system using Softmax
저자
배준 (수원대학교) ; 김장영 (수원대학교) ; Bae, June ; Kim, Jangyoung 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국정보통신학회논문지(Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
27-32(6쪽)
KCI 피인용횟수
2
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제공처
인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.
더보기Research that implements the classification process through Deep Learning algorithm, one of the outstanding human abilities, includes a unimodal model, a multi-modal model, and a multi-modal method using music videos. In this study, the results were better by suggesting a system to analyze each song's spectrum into short samples and vote for the results. Among Deep Learning algorithms, CNN showed superior performance in the category of music genre compared to RNN, and improved performance when CNN and RNN were applied together. The system of voting for each CNN result by Deep Learning a short sample of music showed better results than the previous model and the model with Softmax layer added to the model performed best. The need for the explosive growth of digital media and the automatic classification of music genres in numerous streaming services is increasing. Future research will need to reduce the proportion of undifferentiated songs and develop algorithms for the last category classification of undivided songs.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2017-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-11-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : THE JOURNAL OF The KOREAN Institute Of Maritime information & Communication Science -> Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering | KCI등재 |
2011-11-16 | 학회명변경 | 영문명 : International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) -> The Korea Institute of Information and Communication Engineering | KCI등재 |
2011-11-14 | 학회명변경 | 한글명 : 한국해양정보통신학회 -> 한국정보통신학회영문명 : 미등록 -> International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.23 | 0.23 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.424 | 0.11 |
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