소음 환경별 AI 학습용 소음 분별 데이터 api 다운로드 방법

다양한 소음원에서의 Ground Truth 데이터 활용 가이드

📖 목차

1. Ground Truth 데이터란?

2. 데이터 수집 방법 3가지

3. API 연동 핵심 기술

🔍 1. Ground Truth 데이터란?

AI 모델의 정답지라고 불리는 Ground Truth 데이터는

실제 환경에서 측정된 소음 배경 음성

전사 텍스트가 짝을 이룬 데이터셋입니다

500시간 분량의 다양한 소음 환경 데이터를 구축하려면

4단계 검수 프로세스가 필수적으로 진행됩니다[3]

🛠 2. 데이터 수집 방법 3가지

① 공공데이터포털: XML 형식으로 제공되는 환경 소음 데이터

공공데이터 바로가기

② Kaggle: 웨이브 파일과 메타데이터 패키지

③ MATLAB: 자동 레이블링 지원 도구 활용[1]

💻 3. API 연동 핵심 기술

Python 기준 requests 모듈 사용 예시:

import requests
API_URL = "http://api.sounddata.co.kr/v1/noise"
response = requests.get(API_URL, params={"key":"YOUR_KEY"})
print(response.json())


에러 핸들링 필수 항목:

• HTTP 상태 코드 429(Too Many Requests) 대응

• JSON 파싱 오류 방지

• 타임아웃 설정(기본 30초 권장)

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"이 글은 AI의 도움을 받아 작성되었습니다

이점 양해 바랍니다

더 궁금하신 사항은 전문가의 도움을 받아 보시길 바라겠습니다

감사합니다"

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