인공지능을 좋아하는 곧미남

소리의 파동 진동수가 작으면 낮은 에너지를 가진 저음이 되고, 진동수가 크면 많은 에너지를 가진 고음이 된다. 저음과 고음은 실제로 파동의 진동수로 구분되고 이를 주파수 영역(Hz)로 표기한다. 따라서 주파수 영역대의 진폭 데이터를 얻어 진동, 음성 등의 데이터를 처리할 수 있는 스펙트로그램 2D 이미지를 얻는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 진폭과 시간 축으로 얻어지는 진동 데이터를 진폭과 주파수 영역대 축으로 변환하는 Fast Fourier Transform(FFT)와 주파수 영역대와 시간 축으로 변환하는 Spectrogram에 대해 이해하고, 주파수를 멜 단위(Mel unit)로 변환한 스펙트럼인 Mel-Spectrogram의 활용에 대해서 알아 보겠습니다. 이러한 데이터 처리 기술은 디지털 신호 처..

데이터 전처리를 통해 중복되지 않고 일관적으로 대표할 수 있는 데이터 셋을 구축하는 것이 목적입니다. 이를 통해 AI 학습 모델의 정확도는 월등히 높아질 것입니다. 1. 시계열 데이터 누락, Unordered 및 중복 데이터 일반화 1. 시계열 누락, Unordered 및 중복 데이터 일반화 데이터가 누락되거나 정렬되지 않고 중복되는 데이터로 구성되어 있을때, 백분위수를 사용하여 데이터 셋을 일반화 할 수 있습니다. 백분위수는 전체에서 %별로 데이터를 라벨링 할 수 있습니다.