본 논문은 음악 감정 인식(MER) 분야에서 공개 데이터셋의 제한된 샘플 크기를 해결하기 위해, 전체 오디오 클립 대신 짧은 세그먼트를 사용하는 세그먼트 기반 방법을 제안합니다. 기존의 세그먼트 라벨링 방식이 클립 내 감정의 불일치로 인한 노이즈 라벨 문제를 야기하는 점을 지적하며, 이를 해결하기 위해 정답과 오답 라벨을 구분하는 준지도 학습(SSSL) 방법을 제안합니다. 세 개의 공개 감정 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법과 비교하여 더 나은 또는 비슷한 성능을 달성함을 보여줍니다.
