음악 장르 분류를 위한 딥러닝·전통 머신러닝 비교 연구

본 논문은 Audio Set 데이터셋의 7개 장르를 대상으로, MEL 스펙트로그램만을 입력으로 하는 VGG‑16 기반 CNN과, 시간·주파수 영역에서 추출한 27개의 손수 만든 특징을 활용한 전통 머신러닝(로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, SVM) 모델을 비교한다. 전처리, 모델 설계, 정규화·드롭아웃 등 구현 세부사항을 제시하고, 특징 중요도 분석을 수행한다. 최종적으로 두 접근법을 앙상블한 모델이 AUC 0.894를 달성하…

저자: Hareesh Bahuleyan