음원 분류 딥러닝

[Overtakedio]

• [x] mel spectro그램 특징값 추출 변환
• [x] Kmeans, fclusturing을 통한 라벨링 작업 재시도
• [x] 딥러닝 구현을 위한 여러 시도
  • pca 4개 값으로 딥러닝 구현 90% 이상
  • 과적합이지만 학습이 되지 않았던 전 모델과 달리 학습이 가능해졌다는 것이 개선됨

[alliesunkim]

• [ ] (보류10.15) 지수님 뽑은 PCA 2특성을 기반으로 4군집 관련해서 DNN 돌렸으나 정확도가 50%, 파라미터 조정 해도 안넘어감
• [ ] (보류10.20) mel스팩트로그램은 이미지와 단순 플롯으로 그려 단순CNN , CNN VGG 16 모델링함, 정확도 50% 미만 - 딥러닝 강성관 쌤이 음악은 이미지로 분류하기 의미 잡기 어렵다고 피드팩 주심(RGB 색상값이라서 음원의 흐름과는 차이가 있음), 자연어처리 교수님은 타 프젝에서 의미있는 값 나온적 있다고 함.
• [ ] (진행중10.25) mel 데이터를 1차로 펴서 계층분석 과정 -> 메모리 오류, mel 데이터를 평균 48 개의 값으로 잡아서 계층분석 -> 메모리 오류
• [ ] (진행완료10.26)X : mel 에서 곡당 PCA 4개, y : hierarchical cluster(complete) 4개로 분류 -> 모델링 : DNN -> 정확도 97% , 현재 hierarchical cluster(avg) 라벨로 재시도중
• [ ] (진행계획10.27) : (완)pca 4개 kmean4 개로 한 라벨링 베스트 모델 저장 하기(모델저장코드, 한글 인코딩) ,(보류-다 y3 나옴) 명진님한테 새로운곡 mel nparray 받아 군집 같이 돌려 음악 분위기 정확도 확인하기 ,(취소) 지수님 하이어라키 군집 라벨링 코드 실행하고 딥러닝 시행