주파수 분포벡터를 이용한 분류방법을 국악기 분류 및 인식에 적용하였으며 분류에 사용되는 주파수 분포 벡터 중에서 리듬성분을 수치화한 평균피크값을 제안하였다. 대부분의 주파수 처리함수들은 주파수값의 평균, 통계적특성에 기반을 두고 있으며 국악기자동분류를 위해 신호의 평균, 분산, 영교차율, 균형주파수, 평균 피크값을 이용하여 실험하였다. 국악의 장르 구분을 위한 선행 연구로서 음악신호를 함수처리하고 k-최근접이웃 분류알고리즘을 적용하여 분류하였다. 기존의 주파수 분포벡터를 이용하여 발표되었던 서양음악의 분류 성공률 87%보다 향상된 94.44%의 성공률을 나타냈다.
Classification method used in this paper is applied for the first time to Korean traditional music. Among the frequency distribution vectors, average peak value is suggested and proved effective comparing to previous classification success rate. Mean, variance, spectral centroid, average peak value and ZCR are used to classify Korean traditional musical instruments. To achieve Korean traditional instruments automatic classification, Spectral analysis is used. For the spectral domain, Various functions are introduced to extract features from the data files. k-NN classification algorithm is applied to experiments. Taegum, gayagum and violin are classified in accuracy of 94.44% which is higher than previous success rate 87%.
