월간 데이콘 음향 데이터 COVID-19 검출 AI 경진대회

알고리즘 | Audio | 분류 | 검출 | Macro f1 score

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[Private 3위, 0.60776] SE+ResBlock+LSTM+Tensor Fusion

2022.07.13 21:40 2,079 조회 language

안녕하세요 :)
NVIDIA RTX A6000을 사용하여 학습했습니다.

1. Preprocessing
  1) Waveform
    - 60db 이하를 무음으로 trimming
    - Random Padding (wrap)
    - PitchShift  augmentation
  2) Mel-spectrogram
    - 1차 미분과 2차 미분 후 3개의 channel로 stacking
    - Specaugment augmentation
  3) Metadata
    - age drop and feature extraction
2. Modelling
  1) Audio feature
    - Squeeze-and-Excitation Block + Residual Block + LSTM
  2) Meta feature 
    - Tensor Fusion Network
3. Training
    - Cosine Annealing
    - Focal Loss
    - 10 fold cross-validation
    - soft voting ensemble

감사합니다.

코드
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honghansol
2022.07.21 11:45

감사합니다

용용죽겠지
2023.05.17 16:05

이거 tensor_fusion 의 유무가 정확도에 영향을 많이 미치나요??

GNOEYHEAT
2023.05.22 23:13

답변이 늦어서 죄송합니다! 제 기억으로는 public score 기준으로 더 좋은 macro-f1 점수를 얻었습니다. 얼마만큼 차이가 났는지는 모르겠어요..!ㅠㅜ

용용죽겠지
2023.05.31 11:49

답변 감사드립니다!!

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