감성 기반 음악 추천 기술

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감성 기반 음악 추천 기술

등록일: 
2016-10-18
참여연구원: 
이승재, 박지현, 서용석
음악 신호 특징과 음악에 따른 감성 분석을 통해 개발된 자체 음악 감성 분류 모델을 이용하여 사용자가 원하는 분위기의 음악을 추 천해 주는 기술입니다.
목적 및 필요성: 

인간은 기본적으로 기분이나 분위기 따라 음악을 듣고 싶어합니다. 때문에 다양한 요구를 반영할 수 있는 음악검색 기술 필요합니다. 기존의 키워드 기반의 음악 검색은 제목, 가수 이름 등 정확한 검색어를 입력하지 못할 경우, 사용자가 원하는 음악 검색에 실패할 확률이 높았습니다. 또한 기존 음악의 카테고리 분류 기준이 장르, 발매 년도 등으로 매우 제한적 이며 전문가의 태깅 작업이 모두 필요합니다. 디지털 음악 산업의 지속 성장으로 수요가 많을 것으로 기대합니다. 

기술특징: 
  • 독자적인 음악 감정 모델
    - 2차원 감정 평면 및 감정 형용사 모델을 제공합니다.
    - 확률 모델 기반 복합 감정 정보를 제공합니다.
  • 고속 음악 신호 특징 추출 알고리즘
    - 음악 신호 특징을 통한 감정 정보 추출 지원합니다. 
    - 5분 길이의 MP3 파일에 대해 2초 내에 감정 추출할 수 있는 기능을 제공합니다.
  • 하이라이트 구간 재생 및 음악 구조 분석
    - 음악 하이라이트 구간 고속 추출 알고리즘을 개발하였습니다. 
- 신호 특징 기반 유사도 분석을 통해 음악 구조 분석합니다.
  • 음악 추천 모델 및 사용자 인터페이스
    - 감정 평면 및 형용사 기반 추천 기능을 제공합니다.
    - 두 가지 이상 감정의 복합 감정 선택 지원 viPad/PC 기반의 감성 음악 추천 플레이어를 제작하였습니다.  
응용분야: 
  • 음악 추천 서비스
  • 자동차, 가전, 매장음악 등의 부가 서비스
  • CF, 영화 등 영상 제작 시 분위기에 맞는 배경음악 자동 선곡
용어설명: 
  • 음악 감성 분류: 인간이 느끼고 표현하는 대표 감성 형용사에 부합하는 음악을 자동으로 분류하는 것

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해당기술 문의처

  • 연구책임자 : 유원영
    042-860-1139 | zero2@etri.re.kr
  • 실무담당자 : 김정현
    042-860-4956 | bonobono@etri.re.kr