Music Genre Classification using Multimodal Deep Learning
Seonhoon Kim, Daesik Kim, Bongwon Suh · 2016
기계학습의 한 분야인 딥러닝은 최근 다양한 분야에서 비약적인 성능 향상에 기여하였다. 본 논문은 음악 장르분류 문제에 있어서 최초로 멀티모달 딥러닝 구조를 이용할 수 있는 모델을 제안한다. 음악의 스펙트로그램 이미지에 대한 분석을 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하였으며, 음원의 연속적인 데이터에 대해 RNN(Recurrent Neural Network)을 사용하였다. 또한 대표적인 정규화(Regularization)기법인 dropout 을 적용하여 과적합(overfitting) 문제를 해결하였다. 본 연구에서 제안된 멀티모달 딥러닝 모델이 단일 딥러닝 방법보다 음악 장르 분류의 성능 향상에 탁월하게 작용함을 확인할 수 있었다.