Acknowledgement
이 프로젝트를 같이 진행해 주신 동료 분들게 감사인사말을 전합니다. 그리고 이 프로젝트 기회를 마련해 주신 모두의 연구소, 아이펠 퍼실님들, 운영진, 아이펠톤 매니저님게 감사드립니다.
머리말
우선 내용이 긴 관계로 벨로그에 챕터별로 정리를 해두었습니다. 매 챕터마다 맨 하단에 다음글을 읽을 수 있도록 링크를 배치해 두었으니 차례로 읽으시면 됩니다. 만약 읽기가 불편하거나 가독성이 조금 떨어지신다면 노션 링크를 통해서 보셔도 됩니다.
본 프로젝트 블로그는 앱 및 서버 개발 보단 데이터 수집부터 모델링까지의 과정을 더 세세히 담았기 때문에 앱 구동 프로세스가 궁금하신 분은 노션에서 "개인화 깃헙" 링크를 통해 시연영상을 확인해 주시면 됩니다.
프로젝트 개요
으아앙 프로젝트는 딥러닝을 활용하여 4개의 아기 울음소리를 분류하는 앱 제작 프로젝트 입니다.
목차
- 프로젝트 소개
a. chp1: 프로젝트 시작 동기 - 프로젝트 전반부
a. chp 2-1: 데이터 수집
b. chp 2-2: Unlabeled Data 활용
c. chp 2-3: 모델링 pt.1
d. chp 2-4: 모델링 pt.2
e. chp 2-5: 멘토링 - 프로젝트 후반부
a. chp 3-1: U-net 비지도 학습
b. chp 3-2: U-net을 활용한 울음소리 분류
c. chp 3-3: Audio Spectrogram Transformer(AST)를 활용한 울음소리 분류
d. chp 3-4: AST를 활용한 울음소리 분류(EDA편)
e. chp 3-5: AST를 활용한 울음소리 분류(전처리&증강 편)
f. Chp 3-6: AST를 활용한 울음소리 분류(모델링 편)
Chapter 1: 프로젝트 시작 동기
아이펠 AI 코어 과정 막바지에 접어들면서 졸업 프로젝트를 어떤 걸 해야 할지 고민이 많이 됐다. CV, NLP 등등 여러 분야에 관심이 있었지만 오디오에 딥러닝이 어떻게 접목될지 취미로 디제잉을 하던 나로서 늘 마음 한 곳에 호기심으로 남아있었다. 때마침 동료 분 한 분이 아기 울음소리 분류 아이디어로 기획서를 공유했는데 그저 오디오라는 공통분모로 마음이 이끌려 팀원으로 신청하게 되었다.
뒤에 어떤 후폭풍이 있을지 모르고 신청한 나에게 칭찬을…. 😅
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안뇽하세요