화자구분 (남녀) 모델 - CNN

model = Sequential()
def residual_block(x, filters, conv_num = 3, activation = 'relu'):
    s = Conv2D(filters, 1, padding = 'same')(x)
    
    for i in range(conv_num -1):
    x = Conv2D(filters, 3, padding = 'same')(x)
    x = Activation(activation)(x)
    x = concatenate(axis = -1)([x, s])
    x = Activation(activation)(x)
    return MaxPool2D(pool_size = 2, strides = 1)(x)
    
def build_model(input_shape, num_classes):
    inputs = Input(shape = input_shape, name = 'input')
    x = residual_block(inputs, 16, 2)
    x = residual_block(x, 16, 2)
    x = residual_block(x, 8, 3)
    x = AveragePooling2D(pool_size = 3, strides = 3)(x)
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(256, activation = 'relu')(x)
    x = Dense(128, activation = 'relu')(x)
    outputs = Dense(num_classes, activation = 'softmax', name = 'output')(x)
    return Model(inputs = inputs, outputs = outputs)
    
model = build_model(x_train.shape[1:], 2)

 

keras 에서 제공하는 음성인식, 화자구분 관련 기본 모델의 모양이다.

residual_block 을 먼저 정의하는데, 이 부분은 음성 데이터의 특징을 추출시키는 부분이다.

컨볼루션 2D 레이어를 relu 를 통해 지나간다.