인공지능 블록 > 분류 모델 - 음성

model_classification_voice

학습 데이터로 입력한 음성을 클래스로 직접 분류하고 학습시키면 새롭게 입력되는 음성을 분류할 수 있는 모델을 만들 수 있습니다. 음성의 파형이 얼마나 유사한지를 기준으로 분류하는 모델이에요.

모델이 학습할 음성은 직접 녹음하거나 wav, mp3 파일로 업로드할 수 있어요. 직접 녹음할 때는 1~3초까지 녹음 길이를 설정할 수 있고, 녹음된 음성의 앞부분과 뒷부분을 잘라낼 수 있는 트리밍 기능을 사용할 수 있답니다.

음성 모델을 선택하면 아래와 같이 음성 모델 학습하기 창이 나타납니다.

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먼저 모델의 이름부터 지어볼까요? 이름 상자를 클릭해서 모델의 이름을 정합니다.

① 클래스 만들기

모델 학습의 첫 단계는 데이터 입력 영역을 클래스로 채우는 것이에요. 클래스는 학습할 데이터의 묶음이고, 데이터를 분류하는 기준입니다.

[클래스 추가하기] 버튼을 클릭하면 클래스를 필요한 만큼 추가할 수 있어요.

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각 클래스를 선택하면 자세한 정보와 함께 음성을 입력할 수 있어요. 이름 상자를 클릭하면 클래스의 이름을 정할 수 있습니다. 학습 모델이 알려주는 결과 값으로 클래스 이름을 사용하니까 클래스 이름을 알아보기 쉽게 정해주는 것이 중요해요.

왼쪽의 목록 상자를 클릭하면 음성을 어떻게 입력할 것인지 선택할 수 있어요.

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각 클래스에 대해서 충분히 학습을 할 수 있도록 최소 5개 이상의 음성을 입력해야 합니다. 입력한 각 음성은 마우스 포인터를 대거나 터치하면 나타나는 [X] 버튼을 눌러서 삭제할 수 있어요.

② 학습 조건 설정하기

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이렇게 2개 이상의 클래스를 만들고 나면, 학습 박스의 [모델 학습하기] 버튼을 클릭할 수 있습니다. 이 버튼을 바로 눌러 학습을 완료할 수도 있지만, ‘모델을 학습시킬 수 있습니다’ 글씨를 클릭해서 다양한 학습 조건을 설정할 수 있어요.

image-model-attribute

③ 학습 결과 확인하기

학습 조건을 모두 설정했다면 [모델 학습하기] 버튼을 클릭해서, 결과 박스에서 결과를 확인할 수 있습니다.

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클래스에 음성을 입력하는 것처럼, 음성을 업로드해서 학습 모델이 음성을 제대로 학습했는지 확인할 수 있어요.

각 클래스에 얼마나 가까운지 막대 그래프로 비교해보세요!

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이렇게 학습을 완료했다면, 학습 영역에서 [차트] 버튼을 클릭해 학습의 과정을 그래프로 확인할 수 있어요.

가로축은 세대(Epoch)를 나타냅니다. 세로축에서 acc는 학습 정확도를 의미하고, val_acc는 검증 정확도를 나타냅니다. 정확도가 1에 가까울수록 더 정확한 인식 결과를 얻을 수 있어요.

1. 학습한 모델로 분류하기

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데이터 입력 팝업 창을 열고, 입력한 데이터를 학습한 모델로 분류합니다.

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동시에 작품을 일시 정지해요. 오른쪽 아래 버튼을 클릭해서 창을 닫지 않고도 작품을 다시 시작할 수 있습니다.

오른쪽 위의 [X] 버튼을 클릭하면, 데이터를 입력하지 않고 창을 닫을 수도 있어요.

2. 분류 결과

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입력한 데이터를 학습한 모델로 분류한 결과를 가져오는 값 블록입니다.

입력한 데이터와 가장 비슷한 클래스의 이름을 가져와요. 만일 데이터를 입력하지 않았다면 아무 것도 가져오지 않아요.

3. [클래스] 의 신뢰도

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입력한 데이터가 분류된 클래스에 대한 신뢰도를 가져오는 값 블록입니다.

만일 데이터를 입력하지 않았다면 0 을 가져와요.

목록 상자()를 클릭하면 정확도를 가져올 클래스를 선택할 수 있어요.

4. <분류 결과가 [클래스] 인가?>

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입력한 데이터가 선택한 클래스와 가장 비슷하다면 참, 아니라면 거짓으로 판단하는 블록입니다.

만일 데이터를 입력하지 않았다면 항상 거짓을 가져와요.

목록 상자()를 클릭하면 결과를 확인할 클래스를 선택할 수 있어요.