음악 데이터 분류하기

음악 데이터를 분류하기 위해서는 머신러닝 모델을 사용하는 것이 일반적입니다. 머신러닝 모델은 음악 데이터의 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 음악 데이터를 분류하는 역할을 합니다. 이를 위해서는 다음과 같은 과정이 필요합니다.

1. 데이터 수집 : 음악 데이터를 수집합니다. 이때, 분류할 음악의 장르나 악기 등을 미리 결정합니다.

2. 데이터 전처리 : 수집한 음악 데이터를 전처리합니다. 음악 데이터는 WAV, MP3 등 다양한 형식으로 저장되어 있을 수 있으며, 이를 일관된 형식으로 변환해야 합니다. 또한, 음악 데이터를 분석하기 위해서는 주파수 변환(Fourier Transform) 등의 과정이 필요합니다.

3. 특징 추출 : 전처리된 음악 데이터에서 특징을 추출합니다. 주파수 성분이나 에너지 분포 등을 이용하여, 음악 데이터의 특징을 추출할 수 있습니다.

4. 모델 학습 : 추출된 특징을 이용하여 머신러닝 모델을 학습합니다. 학습할 때는 음악 데이터를 분류할 장르나 악기 등을 라벨(Label)로 사용합니다.

5. 모델 평가 : 학습된 모델을 평가합니다. 이를 위해서는 일부 음악 데이터를 분류하는데 사용하지 않고, 이들 데이터를 모델에 입력한 결과를 실제 라벨과 비교하여 정확도를 측정합니다.

다음은 Python과 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 음악 데이터를 분류하는 예제 코드입니다.

 

import os
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from librosa import load, feature

# 음악 데이터 경로
MUSIC_DIR = "path/to/music/folder"

# 음악 데이터 라벨
LABELS = ["rock", "pop", "jazz", "classical"]

# 특징 추출 함수
def extract_features(file_path):
    y, sr = load(file_path)
    chroma_stft = np.mean(feature.chroma_stft(y=y, sr=sr).T, axis=0)
    rmse = np.mean(feature.rmse(y=y).T, axis=0)
    spec_cent = np.mean(feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr).T, axis=0)
    spec_bw = np.mean(feature.spectral_bandwidth(y=y, sr=sr).T, axis=0)
    rolloff = np.mean(feature.spectral_rolloff(y=y, sr=sr).T, axis

 

위 코드에서는 scikit-learn 라이브러리의 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 사용하여 음악 데이터를 분류합니다. 다음은 코드의 주요 부분입니다.

1. extract_features 함수 : 해당 함수는 WAV 파일 경로를 입력 받아, 해당 파일에서 특징을 추출합니다. 여기에서는 chroma_stft, rmse, spectral_centroid, spectral_bandwidth, spectral_rolloff 등의 특징을 추출하였습니다.

2. load_music 함수 : 해당 함수는 MUSIC_DIR 경로에 있는 모든 음악 파일을 로드하고, 라벨과 함께 X, y로 리턴합니다. 이때, X는 추출된 특징을 저장하는 배열이며, y는 라벨을 저장하는 배열입니다.

3. SVM 모델 학습 : train_test_split 함수를 이용하여 X, y를 학습용 데이터와 검증용 데이터로 분리합니다. 이후, StandardScaler와 PCA를 이용하여 데이터를 전처리한 뒤, SVM 분류기를 학습합니다.

4. 모델 평가 : 검증용 데이터를 이용하여 모델을 평가합니다. accuracy_score 함수를 사용하여 정확도를 계산합니다.

위 코드는 간단한 예제이며, 실제 음악 데이터를 분류하기 위해서는 더 많은 데이터와 특징, 모델을 사용해야 합니다. 또한, 데이터 전처리, 특징 추출 등의 과정에서 다양한 파라미터를 조정하여 결과를 개선할 수 있습니다.