AST-Real-time-Emergency-Classification

Base on

본 프로젝트는 YuanGongND님이 구현한 ast 소스 코드를 기반으로 구현했습니다.

Introduction

• 고령화 사회에 접어들며 노인 1인 가구 비중이 증가하며, 고독하게 생명과 직결된 위험에 놓여있는 노인 비중도 증가하고 있습니다. 정부와 지자체는 이 문제를 파악하여 SKT 등 기업과 협업하여 도움을 줄 수 있는 인공지능을 보급하고 있다. 이에 따라 AI 스피커에 탑재될 수 있는 실시간으로 위급 상황을 감지할 수 있는 기능을 개발하고자 합니다.
  
  

To Do

• Real-time으로 오디오 신호를 읽고, 응급 상황을 예측하고 즉각적인 대응
  
• Transformer 기반 고성능 Audio Classification 모델 AST 채택
  
  

Model Architecture

AST(Audio Spectrogram Transformer)

1. 오디오에 대한 STFT 결과물인 Spectrogram을 n개만큼 나누고 linear projection 수행합니다.
   
2. Linear projection 결과물에 positional embedding을 거쳐서 포지션 값을 갖고 Transformer의 Encoder 통과합니다.
   
3. Encoder의 결과물을 활성화 함수가 sigmoid(softmax)인 Dense layer를 지나 최종 결과물의 확률 예측합니다.
   
   

AST 핵심 아이디어

• Vision Transformer와 유사한 구조를 가져 Vision Transformer로 ImageNet을 학습한 Pre-trained 파라미터를 활용합니다. 이때, Transfer Learning을 수행했을 때 응급 상황 데이터 기준 40 epoch 99.1% 정확도를 달성하는 것을 확인할 수 있습니다.
  
• Mixup 알고리즘을 사용하여 선택된 데이터와 랜덤한 데이터를 beta 분포로 섞어 학습에 활용합니다.
  
  

How to Train

학습을 수행하기 전, label indices.csv와 data.csv를 미리 준비합니다.
그리고 egs/emergency 디렉토리에서 run_emergency.sh 스크립트를 실행합니다. (./run_emergency.sh)