장르 분류 체계에 따른 음악 장르 자동 판별 성능분석

Abstract

기존 음악 장르 분류의 경우 대부분의 연구가 음악의 특징 추출 또는 기계학습에 중점을 두어 진행하여왔다. 하지만, 기계학습에 사용되는 장르 데이터가 웹 사이트마다 다르고 각 웹사이트의 장르가 해당 음악의 장르가 아닌 해당 음악이 속한 앨범의 장르로 표시하기 때문에 해당 음악의 장르가 앨범의 장르와 정확히 일치한다고 할 수 없다. 장르 분류 시스템 간의 객관적인 성능분석을 위해서는 일관된 음악 장르 데이터 구축이 필요한데, 이러한 연구의 일환으로 본 논문에서는 현재 음악을 제공하는 각 웹사이트에서 다르게 제공하는 장르 데이터에 따른 성능 분석을 하였고, 또한 새로운 장르 분류법을 제안하고 이의 성능도 분석하였다. 분석 결과 분류 방법에 따라 판별성능이 다소 차이가 발생하였으며 그 중 Allmusic에서 제공한 장르 분류가 가장 좋은 성능을 보였다. 하지만 실험 시 학습 및 판별에 사용한 데이터의 수를 고려한다면 Allmusic보다는 벅스에서 제공된 장르/스타일 사전을 이용하여 장르를 분류한 결과가 더 좋은 신뢰성을 가진다고 할 수 있다.