본 논문은 피아노 구매 결정을 지원하기 위한 피아노 음질 평가 방법을 개발하고자 한다. 기존 연구들이 연주 기법의 영향에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 연구는 다양한 피아노의 고유한 음질을 평가한다. 피아노 음질 데이터셋을 기반으로 한 주관적 설문지를 사용하여 음질 평가 시스템을 도출하고, CNN의 다양한 사전 훈련 모델의 미세 조정 결과를 비교하여 최적의 피아노 분류 모델을 선택한다. 모델의 해석력을 높이기 위해 ERB 분석을 적용하며, 그 결과 음악적으로 훈련된 개인이 피아노 음질 차이를 더 잘 구분한다는 것을 밝힌다. 최적의 미세 조정된 CNN 사전 훈련 백본은 98.3%의 높은 정확도를 달성하지만, 데이터셋의 제한과 오디오 슬라이싱으로 인한 다양성 및 균형 부족 문제를 해결하기 위해 focal loss를 사용한다. 향후 연구에서는 데이터셋 확장 또는 few-shot learning 기법을 사용하여 방법을 개선할 계획이다.
