[Aiffel] 아이펠 74일차 정리 및 회고

1. 아이펠톤

1) 데이터셋

Respiratory Sound Database

wheezes+ cackles

• wheezing sound: COPD(chronic obstructive pulmonary disease), asthma, pneumonia, bronchiolitis 등 호흡기 질환 확인 가능

1. Content

   • crackles: 1864
   • wheezes: 886
   • crackles + wheezes: 506
   • demographic info colums

    The demographic info file has 6 columns:
     - Patient number
     - Age
     - Sex
     - Adult BMI (kg/m2)
     - Child Weight (kg)
     - Child Height (cm)

   • annotation text files columns

   The annotation text files have four columns:
    - Beginning of respiratory cycle(s)
    - End of respiratory cycle(s)
    - Presence/absence of crackles (presence=1, absence=0)
    - Presence/absence of wheezes (presence=1, absence=0)

2. 특징

• clean respiratory sound + noisy recordings(for simulating real life condition)
• all age groups

3. 관련 kaggle
   CNN: Detection of wheezes and crackles

2) 참조 소스

Respiratory Disease Detection

1. Preprocessing

   • 환자의 호흡 주기를 구성하는 오디오 파일의 일부를 추출(??)
   • 파일 길이 조정: 10-90초로 이루어져 있기 때문에 평균 값을 기준으로 조정, Librosa, Soundfile 모듈 사용

2. Balancing (??) the dataset will be imbalanced towards one or more classes

   • 전처리 후 불균형한 상태를 맞추기 위해 train_test_split을 사용

3. Feature Extraction

   • 3rd parties libraries
   • Liborsa: MFCC, CHROMA STFT, MEL SPECTROGRAM

4. Modeling

   • Keras, Batch Normalization, ReLU activation

2. 회고

팀빌딩이 완료되고 계획서를 새로 써야해서 기업 측에서 공개한 자료를 바탕으로 내용을 정리했다. 캐글이랑 깃헙 링크랑 모두 이미 공개되어 있는 거라 정리한 걸 올려도 상관없을 거 같아서 일단 업로드.. 안되면 내려야지 팀원분들도 모두 좋은 거 같아서 더 열심히 해야겠다는 생각이 들었다. 끝까지 분열과 싸움없이 잘 마무리 됐으면 좋겠다.