머신러닝을 이용한 공연장의 음향인자에 따른 주관적 순위 예측

초록

사회가 문화적으로 발달함에 따라 공연장의 수요도 증가한다. 공연장의 음향은 잔향시간, 초기감쇠시간, 두 귀간 소리차이, 중음강도, 저음강도, 초기시간지연, 명료도, 측면반사음비율등에 의해 영향을 받는데, 이같이 다양한 인자들이 어떻게 전체적인 음향의 질에 영향을 미치는지 머신러닝기법을 이용하여 분석해보았다. 이를 위해 음향학자 Beranek이 전 세계의유명한 컨서트 홀에서 음향인자값을 실측하고 지휘자나 비평가 혹은 열성팬들에게 질문을하여 홀의 음향에 대한 순위를 매긴 자료를 사용하였다. 이후 신경망모형을 이용하여 음향인자와 순위간의 인과관계를 분석하였는데, 모든 음향인자를 사용하는 대신, 유효한 인자들만 뽑아 분석했을 때 다중선형회귀분석보다 다소 나은 결과를 얻을 수 있었다.

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