[SK AI경연] 소리 분류 모델 만들기

현재 제 3회 SK AI 경연 CDS리그에 참가하고 있는데 꽤나 고전중이다..

학습 데이터도 40GB에다가 테스트 데이터도 20GB정도 된다..

 

내가 참가한 주제는 자연 소리 분류 분야인데 이와 관련된 것을 한 번도 접해본 적이 없다..

근데 베이스라인 코드가 꽤 친절해서 모델 선정까지 다 해주는데 내가 할 수 있는거라곤

데이터 전처리, 불균형 처리, 파라미터 설정, 특성추출 등인데 

전처리 하는 단계에서 런타임이 자꾸 꺼져서 이 방법은 시도하지 못했다..

그리고 불균형 처리는 모델학습 할 때 가중치를 balanced로 설정하는 방법으로 조율했는데

그닥 효과적이지 못한 방법인 것 같다..

 

이래 저래 어려움을 겪다가 소리 분류 모델이므로 소리 길이를 베이스라인 코드에서는 전부 사용했는데

나는 10초로 제한했고, 하이퍼 파라미터도 gridSearch로 적절한 것을 찾아 대입했으나

오히려 베이스라인 코드에서 제공하는 것보다 저조한 정확도가 나와서 고민이다...

 

모델에서 특성 추출을 하는 과정에서 openSmile라이브러리를 사용했는데

소리분류 모델에서 많이 쓰이는 MFCC와 melspectrum을 사용해보려고 한다..

 

기존에 베이스라인 코드에서도 데이터가 60GB에 육박하는 탓에 특성 추출에만 14시간정도 걸렸는데

이번엔 또 얼마나 걸릴지 모르겠다.. 시간이 얼마 안 남은 만큼 기본적인 공부와 함께 모델에 즉각 적용하면서

성과를 끌어내야겠다..화이팅...