음악은 우리의 일상 생활에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소입니다. 하지만 수많은 음악 장르로 인해 어떤 장르의 음악을 들을지 결정하기 어려울 수 있습니다. 이런 때에 음악 장르 분류 프로젝트를 활용하여 음악을 자동으로 분류해 주는 도구를 만들 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬과 머신러닝을 사용하여 음악 장르 분류 프로젝트를 구현하는 방법을 알아보겠습니다.
1. 데이터 수집 및 전처리
음악 장르 분류 프로젝트를 위해 음악 파일들을 수집해야 합니다. 인터넷에서 공개된 음악 데이터베이스나 음원 스트리밍 플랫폼에서 음악 파일을 다운로드 받을 수 있습니다. 수집한 음악 파일은 WAV나 MP3와 같은 형식으로 되어 있을 것입니다. 또한, 각 음악 파일에 대한 음악 장르 정보도 함께 수집해야 합니다. 이렇게 수집한 데이터를 가공하기 쉬운 형태로 변환하고, 음악 파일에서 특징을 추출하는 전처리 작업을 수행해야 합니다.
# 음악 파일 데이터 수집 및 전처리 코드 예시
import os
import glob
import librosa
music_files = glob.glob("music/*.wav")
# 각 음악 파일을 순회하며 특징 추출
for file in music_files:
y, sr = librosa.load(file)
# 음악 파일에서 특징 추출
# 추출한 특징을 저장하거나 분류를 위한 레이블 생성
2. 머신러닝 모델 구축
데이터를 전처리한 후에는 머신러닝 모델을 구축해야 합니다. 음악 파일에서 추출한 특징은 모델의 입력값으로 사용될 것입니다. 일반적으로 음악 파일의 주파수, 시간, 레벨 및 주파수 영역의 특징들을 사용하여 모델을 구축합니다. 음악 장르 분류는 다중 클래스 분류 문제로 취급되므로, 분류 알고리즘 중 하나인 다중 레이블 분류(Multi-label Classification)를 이용하여 모델을 구성할 수 있습니다.
# 머신러닝 모델 구축 코드 예시
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC
# 전처리한 음악 데이터를 불러옴
X = np.load("preprocessed_data.npy")
Y = np.load("labels.npy")
# 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)
# 다중 클래스 분류를 위해 레이블을 이진화
binarizer = LabelBinarizer()
Y_train = binarizer.fit_transform(Y_train)
Y_test = binarizer.transform(Y_test)
# Support Vector Machine(SVM) 분류기를 사용하여 모델 구축
model = OneVsRestClassifier(SVC())
model.fit(X_train, Y_train)
3. 모델 평가 및 결과 해석
모델을 학습시킨 후에는 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가해야 합니다. 일반적으로 정확도, 정밀도, 재현율 등의 평가지표를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델이 얼마나 잘 음악 장르를 분류할 수 있는지 알 수 있습니다. 평가 결과를 통해 모델을 개선하거나 추가적인 실험을 진행할 수 있습니다.
# 모델 평가 코드 예시
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
# 테스트 데이터를 사용하여 모델 평가
Y_pred = model.predict(X_test)
# 정확도, 정밀도, 재현율 평가
accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)
precision = precision_score(Y_test, Y_pred, average="macro")
recall = recall_score(Y_test, Y_pred, average="macro")
print(f"정확도: {accuracy}")
print(f"정밀도: {precision}")
print(f"재현율: {recall}")
음악 장르 분류 프로젝트를 통해 음악을 자동으로 분류하는 도구를 만들 수 있습니다. 이를 활용하면 음악을 들을 때 어떤 장르의 음악을 선택해야 할지에 대한 고민을 덜 수 있습니다. 파이썬과 머신러닝을 활용하여 음악 장르 분류 프로젝트를 구현해 보세요!
#music #machinelearning