[메이커 소개] MAClab Music Finder

MAClab Music Finder’는 태그 기반 웹 음악 검색 시스템이다. 사용자는 ‘r&b,’ ‘female vocalist,’ ‘happy’ 등 50여개 장르, 특성, 또는 감성 태그로 원하는 음악을 검색할 수 있다. 검색은 음악 오토태깅 알고리즘을 사용해 태그와 음악 사이의 유사도를 측정하여 이루어진다.

음악 오토태깅(music auto-taggig) 알고리즘은 Keras와 TensorFlow 라이브러리를 사용해 Million Song Dataset(MSD) 데이터를 학습시킨 convolutional neural network(CNN) 모델을 이용한다. 사용자 데이터와 메타데이터를 사용하는 협업 필터링(collaborative filtering) 알고리즘과는 달리, 오디오 데이터를 직접 사용하기 때문에 더욱 정확한 음악 유사도와 콜드 스타트 문제(cold-start problem) 완화를 기대할 수 있다.

사용자는 검색 뿐만 아니라 음악의 유사도 네트워크를 보거나, 음악 재생 중 시각화된 오토태깅 결과를 볼 수 있다. 유사도 네트워크 시각화는 t-SNE 알고리즘을 사용했다.
데모 웹 사이트에서는 미국 빌보드 hot 100과 멜론(Melon)차트에서 선정한 897곡 음원을 사용한다. 이 때, 다양성을 위해 각 아티스트별 5곡 이내의 음악만 포함되었다.
이 시스템은 추후 자연어 기반 검색 시스템으로 확장될 수 있다.

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