플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 행복과 밝음, 차분함과 무기력처럼 인접 감정은 음향적으로 겹칩니다. - 화자·녹음환경 차이를 감정으로 오인하면 개인화 서비스가 오히려 불편해질 수 있습니다. - 화자와 녹음환경의 편향, 서로 겹치는 감정 클래스, 실시간 추천에 쓸 수 있는 가벼운 특징이 필요하다는 제약이 있었습니다. 2) 프로젝트 목표 - 주파수 특징을 2차원 감정 모델에 연결하는 것이 목표였습니다. - 파형을
프로젝트 성과
감정 범주 10개 구성
Valence-Arousal 2축 기반 서비스 범주 설계
FFT 기반 경량 특징 추출
실시간 추천에 활용 가능한 수준으로 특징 경량화
핵심 기능
2축 감정 좌표 분류
Valence-Arousal 기반 연속 좌표와 범주 동시 제공
진행 단계
오디오 전처리 설계
2024.09.
파형 구간화 및 특징 추출 파이프라인 구성
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 오디오 인텔리전스 카테고리의 음성 감정 분류 모델로, 음악·공간 서비스의 추천 엔진을 메인 타깃으로 합니다. “목소리로 기분을 알아맞힌다”는 데모를 넘어, 감정 결과가 실제 추천 로직에 전달될 수 있도록 연속 좌표와 서비스용 범주를 함께 설계했습니다. 2) 작업 범위 오디오 전처리와 특징 추출, 감정 범주 및 학습 데이터 구조 설계, 예측 결과를 음악 추천 규칙과 연결하는 작업까
