소프트웨어야놀자

 도전! 나도 아이돌(음성 분류)

음성인식기술은 음향학적 신호를 낱말이나 문장으로 변환시키는 기술이다. 하지만 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 억양, 감정, 발성까지 파악하여 음성을 인식할 수 있게 되었다. 더 나아가 노래를 인식하고 정확도를 구분하는 정도에까지 이르렀고, 작곡을 하는 수준에까지 나아갔으니 인공지능 기술의 발전은 놀라울 수밖에 없다. 본 세션에서는 인공 지능의 음성 분류 모델을 활용하여 나와 친구들이 부른 노래의 점수를 측정하여 심사를 할 수 있는 오디션 프로그램 ‘나도 아이돌!’이라는 프로그램을 개발해보자.

학습 목표 

인공지능 음성 모델과 피지컬 도구를 활용하여 노래를 듣고 평가할 수 있는 오디션 프로그램 ‘나도 아이돌!’을 개발할 수 있다.

학습 준비물

마이크(노트북 또는 웹캠 내장 마이크 가능)

데이터 수집 아이디어 

▲ #음성인식, #지도학습, #분류 학습, #오디션 프로그램, #노래인식, #노래검색

 3-1 인공지능 모델 학습하기

본 세션에서는 인공지능 모델학습의 ‘분류: 음성’ 모델을 개발하여 노래를 듣고 인식율을 확인할 수 있도록 한다. 2개 이상의 다양한 노래를 클래스로 분류하여 인공지능으로 노래 실력(인식율)을 판단할 수 있는 프로 그램을 만들어 보자.

3) 데이터의 입력은 직접 마이크를 통해 입력하는 방식은 3초로 제한되어 있다. 그래서 운영체제(윈도우, 맥OS 등)에서 제공하는 녹음기를 사용해야 한다.

윈도우에서 제공하는 음성 녹음기는 사용법이 간단하다. 녹음기 앱을 실행하여 마이크를 클릭하여 녹음을 시작하고 완료되면 마우스 오른쪽을 해당 파일에 클릭하여 이름바꾸기, 파일위치 열기를 할 수 있다.

 3-2 엔트리 화면과 오브젝트 구성하기

 3-3 코블 블록 구성하기

코블 블록 조립을 위한 구성품은 다음과 같다.

 2-4 엔트리 블록 코딩하기

 블록 구성하기

1) 엔터키를 누르면 데이터 입력을 받도록 한다. ‘산토끼’의 신뢰도가 ‘나비야’의 신뢰도보다 높으면 ‘산토끼’의 노래를 변수인  으로 정하도록 한다. 만약 ‘나비야’가 더 높으면 ‘나비야’의 신뢰도를 으로 정하도록 조건값을 주었다. 을 코블의 숫자전광판에 표시하도록 을 추가하였다.

2) 에 따라 ‘신호보내기’를 하여 각 오브젝트가 실행되도록 한다. ‘락커(2)’ 오브젝트의 최종 코딩은 다음과 같다.

별셋 신호 이상이 되면 코블의 외부LED에 불이 들어오도록 코딩을 한다.

 오브젝트 코딩하기

2) ‘나도 아이돌 스타닷!’에서 ‘결과메시지’ 신호를 받으면 실행되는 코드 블록이다.

 오브젝트 코딩하기

1) 시작하면 '속이빈별1'의 모양이 로 하여 빈별모양이 되도록 한다.

별의 모양이 이런 식으로 바꾸기 위해 ‘속이빈별’의 오브젝트를 개별적으로 구성하였다. 따라서 점수에 따라 ‘락커(2)’ 오브젝트에서 보내는 신호를 받아 ‘속이빈별’ 모양 또는 ‘속이찬별’ 모양으로 구성한다. 다른 ‘속이빈별’ 오브젝트도 ‘속이빈별1’ 오브젝트처럼 구성하되, 점수에 따라 신호를 받거나 받지 않도록 한다.

[실행하기]

2) 녹음된 테스트 파일을 입력하여 넣으면 인식율에 따라 점수가 변환되어 나온다. 점수 분포에 따라 별점과 점수가 표시된다. 합격이 되면 코블의 각도 모터가 신호를 받아 합격 깃발이 올라간다.

3) 다음의 추가 내용을 넣어서 나만의 수신호 출발기를 만들어 보자.