DASH (Data-driven AI Security HCI) 연구실 소속 석박통합과정 이광한 학생이 세계최고 ML Competition인 Kaggle에서 열린 ‘BirdCLEF 2022- Identify bird calls in soundscapes’ 대회에서 808팀중 9등을 차지하여 금메달을 획득했습니다. 해당 대회는 배경잡음이 섞인 오디오 데이터에서 새소리를 식별하는 대회로 1) 학습데이터와 추론데이터 사이의 분포가 다른 점 2) 데이터에 소수의 클래스가 존재한다는 점 3) 학습과 추론 사이에 데이터 차원이 다른 점 등의 여러 문제를 해결해야 했습니다.

Noise에 대한 오버피팅을 피하고 이미지로 처리할 시 누리는 다양한 이점을 위해 오디오 데이터를 mel-spectogram으로 변환하였고, 모델 일반화 성능을 높이기 위해 다양한 노이즈와 배경소음을 주입하였습니다. 모델은 SED (Sound Event Detection) head를 사용한 모델과 classification 모델을 앙상블하여 최종적인 결과를 냈습니다.