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      "content": "## Files\n\n*   **train_label.csv** - 훈련 데이터에 대한 레이블\n*   **test_label.csv** - 테스트 데이터에 대한 레이블\n*   **train_audio.zip** - 오디오 훈련 데이터 모음 압축파일, wav 형식의 오디오 파일이 포함됨.\n*   **test_audio.zip** - 오디오 테스트 데이터 모음 압축파일, wav 형식의 오디오 파일이 포함됨.\n*   **sample_submission.csv** - 제출 파일 예시 형식\n\n## Columns\n\n*   `Source` - 오디오 파일명\n*   `distance` - 물체로부터 녹음위치까지 측정된 거리(m)\n*   `recodingType` - 녹음 형태 (Mono, Stereo)\n*   `decibel` - 녹음된 오디오 파일의 평균 소리 크기(dB)\n*   `duration` - 오디오 파일의 길이(초)\n*   `sampleRate` - 오디오 샘플링 비율(Hz)\n*   `subCategory` - 해당 오디오에 대한 악기의 종류",
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      "content": "#오디오 데이터를 이용한 악기 분류\n우리가 흔히 알고 있는 악기 중 정확한 음을 내며 연주 할 수 있는 악기에는 현악기, 관악기, 건반악기 등이 있다.\n\n위 데이터셋에서는 수많은 악기 중, \n현악기의 대표적인 악기인  \"바이올린\"\n관악기의 대표적인 악기인  \"피리\"\n건반악기의 대표적인 악기인 \"피아노\"를 다룬다.\n\n이번 문제는 각 악기를 직접 녹음한 오디오 파일(wav)을 이용하여 악기를 분류하는 모델을 구축하는 것이 목표이다.\n\n\n\n#오디오 데이터 전처리 작업\n##오디오 데이터\n소리는 기본적으로 공기의 진동으로 발생한다. 이러한 공기의 진동으로 공기의 압축이 형성되는데, 시간에 따라 공기의 압축 정도를 wave(파동)형식으로 저장한 것이 오디오 파일이다.\n\n이러한 오디오 파일은 연속된 아날로그형 데이터이다. 이러한 데이터를 머신러닝의 학습 데이터로 입력시키기 위해서는 ADC(Analog Digital Conversion, 아날로그 디지털 변환) 작업이 필요하다. 이때 필요한 개념이 샘플링(Sampling)이다. 샘플링이란 연속된 wave를 일정한 비율로 쪼개어 숫자 형태로 저장하는 것을 의미하며, 이때의 일정한 비율을 Sample rate(샘플링 비율)이라고 한다. 여기서 Sample rate는 초당 sample 개수를 의미한다.\n\n##샘플링 이론(Nyquist Sampling frequency theory)\n오디오 데이터를 샘플링 하는데 있어 손실의 거의 없이 학습 데이터를 생성해야한다. 이때 사용되는 이론이 샘플링 이론이다. \n샘플링 이론에 따르면, 그 신호가 포함하고 있는 가장 빠른 주파수의 2배이상으로 샘플링해야 한다는 것이다. 우리 인간의 가청 주파수는 20Hz ~ 20,000Hz로  적정한 샘플링 비율은 f > (20,000 - 20) * 2(=약 40,000Hz) 으로, 현재는 오디오 CD기준으로  샘플링 비율을 44100Hz로 채택하였다.",
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      "content": "## **평가 방식**\n이번 문제에서 평가지표로 사용될 것은 'Mean F1-Score'이다.\n![](https://images.deepai.org/user-content/9954225913-thumb-4901.svg)\n\n\n---\n       \n##  **제출 형태**\n악기 분류 모델을 구축하여 주어진 오디오 파일이 어떤 악기인지 분류할 수 있도록 한다. 제출은 다음과 같은 형식이다.\nex)\n| Source | subCategory |\n| --- | --- |\n| 8.도구_18961__1.wav | 피아노 |\n| 8.도구_19760__1.wav | 바이올린 |",
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