이 연구는 음악 데이터셋 내 이상치를 탐지하고 분류하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 유사한 음악을 추천하는 데 초점을 맞추어 다양하고 독특한 음원을 간과해왔다. 그러나 음악 이상치는 음악의 다양성을 보여주는 중요한 단서가 될 수 있다.
연구진은 '진정한' 음악 이상치에 대한 정의를 제시하고, 이를 바탕으로 이상치를 탐지 및 분류하는 알고리즘을 개발했다. '진정한' 이상치는 아티스트의 주된 스타일과 뚜렷이 구분되는 음원으로, 음악 탐색과 추천에 유용한 정보를 제공할 수 있다.
연구진은 실제 음악 데이터셋을 활용해 이상치를 수동으로 식별 및 분류했다. 이를 통해 오류, 음성, 사운드 이펙트, 인트로 등 다양한 유형의 이상치를 확인했다. 또한 자동화된 이상치 탐지 알고리즘을 적용해 그 성능을 평가했다. 결과적으로 이 알고리즘은 단일 스타일의 아티스트에 대해서는 효과적이었지만, 다양한 스타일을 가진 아티스트에 대해서는 한계가 있었다.
향후 연구에서는 음악 구조 분석, 다양한 음악 특징 활용, 아티스트의 스타일 다양성 고려 등을 통해 이상치 탐지 성능을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 음악 탐색과 추천 시스템의 다양성과 유용성을 높일 수 있을 것이다.
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