Voice

Kaggle에서 발견한 음성 데이터 자료 "Gender Recognition by Voice"를 기반으로 머신러닝 및 딥러닝 모델을 만들어 목소리 판별 학습.

개발환경

Python 3.9 - Jupyternotebook

테스트 데이터 - 학습한 모델이 잘 돌아가는지 확인하기 위해 음성데이터 수집

카운터테너 목소리 데이터
일반 남자 고음 목소리 데이터
일반 남자 저음 목소리 데이터
배우 김혜수님 목소리 데이터
일반 여자 목소리 데이터
짱구 목소리 데이터

결론

머신러닝 모델인 DecisionTreeClassifier의 결과값은 [1, 0, 1, 0, 0, 0]이므로 정확도는 83.3%이지만 일반 남자의 고음 목소리 데이터를 판별을 하지는 못했음. 딥러닝 모델 결과값은 [0 ,0 ,1, 0, 0, 0]으로 정확도는 66%로 일반 남자 저음 목소리 데이터만 구별을 했음. 즉, 딥러닝이 머신러닝보다 더 발전됐다 믿었으나 예상외에 결과를 보였다. 데이터가 적을 때는 머신러닝이 효율적인 모습을 보였다.