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한이음 프로젝트에서 활용하는 LSTM 알고리즘 실습이다. 아래의 유튜브 영상과 깃허브를 참고했다. https://github.com/kairess/stock_crypto_price_prediction GitHub - kairess/stock_crypto_price_prediction Contribute to kairess/stock_crypto_price_prediction development by creating an account on GitHub. github.com https://youtu.be/sG_WeGbZ9A4 그래프에서 Prediction이 안보이는 문제 해결 처음에 코드를 작성했을 때 loss값과 val_loss값이 'nan'으로 나오고 그래프에는 True값만 출력되는 문제가 있었다. ..
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Audio audio는 공기나 물 같은 매질의 진동을 통해 전달되는 파형이다. 주파수 (f) 1초에 몇 번 반복되는가 주기 (T) 몇 초에 한 번 반복되는가 T = 1/f 진폭(Amplitude) 최고점의 높이, 골의 깊이 Pitch & Loudness High frequency 일수록 High pitch (높은 소리) 대체로 Amplitude가 크면 Loudness(소리의 크기)가 크다. Analog Digital Conversion (ADC) 소리는 연속적인 아날로그 신호인데, 음성 신호 처리를 위해서는 이를 디지털 신호로 바꿔야한다. (discrete한 vector로 만드는것) 이 과정은 Sampling(표본화)과 Quantization(양자화)로 이루어진다. Sampling 일정한 간격의 주기로 ..
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# 모델 학습 과정 표시 fig, loss_ax = plt.subplots() acc_ax = loss_ax.twinx() loss_ax.plot(hist.history['loss'], 'y', label='train loss') loss_ax.plot(hist.history['val_loss'], 'r', label='val loss') acc_ax.plot(hist.history['acc'], 'b', label='train acc') acc_ax.plot(hist.history['val_acc'], 'g', label='val acc') loss_ax.set_xlabel('epoch') loss_ax.set_ylabel('loss') acc_ax.set_ylabel('accuracy') loss_a..
