연구에서 팀은 2014년부터 2019년 사이에 개봉된 인기 영화 110편의 데이터 세트를 조사했습니다.
그런 다음 그들은 딥 러닝 네트워크를 적용했습니다.각 영화의 음악과 악보에서 음색, 하모니, 멜로디, 리듬 및 톤과 같은 청각 정보를 추출했습니다. 그녀는 머신 러닝을 통해 이러한 음악적 특성을 분석했고 그 특성만으로도 각 영화의 장르를 정확하게 분류할 수 있었습니다.
과학자들은 또한 이러한 모델을 다음과 같이 해석했습니다.장르 간의 차이를 가장 잘 나타내는 음악적 특성을 결정합니다. 모델은 각 장르와 관련된 음표 또는 악기 유형을 나타내지 않았지만 영화 장르를 예측하는 데 음색 및 음색 특성이 가장 중요하다는 것을 발견했습니다.
다양한 사운드트랙이 존재한다는 것은 직관적으로 분명합니다.영화의 장르는 특정 음악적 요소를 사용합니다. Rom-com은 풍부한 스트링과 서정적인 멜로디를 특징으로 하는 반면, 공포 영화는 불안하고 날카로운 주파수와 무섭도록 불협화음으로 가득 차 있습니다.
그러나 과학자들은 양적영화의 사운드트랙 요소가 영화의 장르를 특징짓는 데 사용될 수 있다는 증거. 그들은 컴퓨터가 음악만으로 영화 장르를 예측할 수 있는지 알아보기 위해 사운드트랙에 딥 러닝 모델을 최초로 적용했습니다. 실제로 AI는 머신러닝을 이용해 영화의 장르를 정확하게 분류할 수 있다는 것이 밝혀졌다. 이 연구는 영화의 사운드트랙이 사람들이 다른 그림을 인식하는 방식에 큰 영향을 미친다는 과학자들의 가정을 확인시켜주었습니다.
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