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음성데이터 모델에 대한 작업 #2

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DINFBO opened this issue Sep 27, 2021 · 3 comments

Assignees

Contributor

DINFBO commented Sep 27, 2021

목적

음성데이터를 다루는 코드의 정확도를 높이는 시도

상세내용

데이터 전처리, 피쳐엔지니어링, 모델 고도화, 파라미터 조정, 앙상블

참고사항

시도했던 데이터 종류, 모델 종류, 세부 파라미터, 앙상블 여부에 대한 정보를 기록해서 잔디에 올려주세요.

DINFBO assigned yhkee0404, zosungwoo and hwna00

Contributor

yhkee0404 commented Oct 2, 2021

학습 없이 바로 분류한 결과입니다. 처참하지만 모델이 Sad로 추측한 데이터 중 가장 많은 감정 대분류가 슬픔이고 가장 적은 것이 기쁨이라는 경향성은 보입니다. 일정상 추가 학습보다 배포를 먼저 하겠습니다.

https://github.com/osamhack2021/AI_WEB_AICARE_AIM/blob/d9225626baed739fa93ceea9320a2d483c6cd011/ai/count_model_for_6.csv#L27-L31

https://github.com/osamhack2021/AI_WEB_AICARE_AIM/blob/d9225626baed739fa93ceea9320a2d483c6cd011/ai/count_total_s_rmse_cnn_rnnself-20-0.9645-f0.9644.csv#L27-L31

https://github.com/osamhack2021/AI_WEB_AICARE_AIM/blob/d9225626baed739fa93ceea9320a2d483c6cd011/ai/count_total_s_rmse_cnn_rnnself_re-19-0.9723-0.9701.csv#L27-L31

Contributor Author

DINFBO commented Oct 2, 2021

우선 모델 파라미터 변경을 해보고 안된다면 음성 분류수를 조정하거나 데이터셋을 한정지어야 될것 같습니다

Contributor

yhkee0404 commented Oct 14, 2021

Microsoft Azure Machine Learning Studio에서 학습하면 30 epochs에 걸리는 시간은 1h 21m 32.65s 정도입니다.
다른 모델 넣어 보겠습니다.
https://ml.azure.com/experiments/id/0b3ba071-1b8d-4a6a-b0da-ac648dc724dc?wsid=/subscriptions/b6b856d1-f0e1-4d39-b0b3-4c2e1cd912cd/resourceGroups/ML_AIM/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/ML_AIM&tid=a364d1c3-2922-45c9-bd72-87a573f412c6

sukso96100 transferred this issue from another repository

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