README.md

metadata

license: other
license_name: non-commercial-inherited
language:
  - ko
library_name: pytorch
pipeline_tag: audio-classification
tags:
  - audio
  - audio-classification
  - sound-event-detection
  - efficientat
  - mobilenetv3
  - edge
datasets:
  - retrina0678/miimo-audio-dataset
metrics:
  - accuracy
  - f1
  - recall
model-index:
  - name: miimo-efficientat-target4
    results:
      - task:
          type: audio-classification
          name: Sound Event Classification
        dataset:
          name: miimo-audio-dataset (4-class, held-out test)
          type: retrina0678/miimo-audio-dataset
        metrics:
          - type: accuracy
            value: 0.9774
            name: Accuracy (5-fold mean)
          - type: recall
            value: 0.9763
            name: Macro Recall (5-fold mean)
          - type: f1
            value: 0.9756
            name: Macro F1 (5-fold mean)

miimo-efficientat-target4

EfficientAT mn10_as 를 4개 음향 이벤트로 파인튜닝한 모델. 2초 클립 단위 분류이고 엣지 디바이스(라즈베리파이) 배포를 염두에 뒀다.

• 클래스: baby_cry, bicycle, glass_break, gunshot
• 백본: mn10_as (MobileNetV3, AudioSet 사전학습) + MLP head
• 입력: 32,000 Hz mono, 2.0초 (64,000 샘플) → AugmentMelSTFT 128 mel
• 학습 데이터: retrina0678/miimo-audio-dataset
• 체크포인트 크기: 17MB

성능 (held-out test, 5-fold)

metric	mean	std	min	max
accuracy	0.9774	0.0113	0.9617	0.9909
balanced accuracy	0.9763	0.0113	0.9618	0.9903
macro precision	0.9758	0.0123	0.9594	0.9906
macro recall	0.9763	0.0113	0.9618	0.9903
macro F1	0.9756	0.0122	0.9592	0.9904

클래스별 recall (5-fold)

클래스	mean	std	비고
bicycle	0.9980	0.0046
baby_cry	0.9861	0.0113
gunshot	0.9849	0.0070
glass_break	0.9362	0.0314	⚠️ 가장 약함 — 주로 gunshot 으로 오분류

전체 5-fold pooled confusion matrix에서 glass_break → gunshot 오분류가 36건으로 가장 큰 오차 원인이다. 파열음 계열이라 2초 창에서 혼동되는 것으로 보인다.

출처별 recall

클래스	출처	recall	n
baby_cry	AI Hub (증강)	0.9744	585
baby_cry	ESC-50 (증강)	1.0000	305
baby_cry	donateacry	1.0000	190
bicycle	AI Hub (증강)	0.9980	490
glass_break	AI Hub (증강)	0.9362	580
gunshot	AI Hub (증강)	0.9849	595

파일 구성

best_model.pt        최종 체크포인트 (fold 2, best by macro_recall)
config.json          학습 하이퍼파라미터
labels.json          클래스 순서 / label2id
all_metrics.json     fold별 전체 지표
kfold_summary.csv    fold별 요약
recall_by_source.csv 출처별 recall
report.md            상세 리포트 (혼동행렬 포함)
fold_01..05/         fold별 best.pt + 예측·혼동행렬

best_model.pt 는 dict이고 키는 다음과 같다: model_state_dict, config, labels, label2id, id2label, fold, epoch, val_metrics

사용법

EfficientAT 저장소가 필요하다.

git clone https://github.com/fschmid56/EfficientAT
pip install torch torchaudio huggingface_hub

import sys, torch, torchaudio
from huggingface_hub import hf_hub_download

sys.path.insert(0, "EfficientAT")
from models.mn.model import get_model as get_mn
from models.preprocess import AugmentMelSTFT
from helpers.utils import NAME_TO_WIDTH

ckpt_path = hf_hub_download("retrina0678/miimo-efficientat-target4", "best_model.pt")
ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location="cpu", weights_only=False)
labels = ckpt["labels"]                      # ['baby_cry','bicycle','glass_break','gunshot']

model = get_mn(num_classes=len(labels), pretrained_name="mn10_as",
               width_mult=NAME_TO_WIDTH("mn10_as"), head_type="mlp")
model.load_state_dict(ckpt["model_state_dict"])
model.eval()

# 학습과 동일한 전처리 — freqm/timem 은 추론 시 0 으로 둔다
mel = AugmentMelSTFT(n_mels=128, sr=32000, win_length=800, hopsize=320, freqm=0, timem=0)
mel.eval()

wav, sr = torchaudio.load("clip.wav")
if sr != 32000:
    wav = torchaudio.functional.resample(wav, sr, 32000)
wav = wav.mean(0, keepdim=True)[:, :64000]   # mono, 2초

with torch.no_grad():
    logits = model(mel(wav).unsqueeze(1))
    if isinstance(logits, (tuple, list)):
        logits = logits[0]
    probs = logits.flatten(1).softmax(-1)[0]

for lbl, p in sorted(zip(labels, probs.tolist()), key=lambda x: -x[1]):
    print(f"{lbl:<12} {p:.4f}")

학습 설정

항목	값
백본	mn10_as (AudioSet 사전학습)
head	mlp
epochs / batch	20 / 16
optimizer	lr 1e-4, weight decay 1e-4
freeze backbone	앞 2 epoch
CV	StratifiedGroupKFold 5-fold, test_size 0.2
group column	group_id (= aug_<source_file>)
selection metric	macro_recall
class weight	balanced + weighted sampler
seed	42
AMP	on

데이터 누수 방지: 같은 원본 음원에서 나온 클립은 50% 오버랩 + 증강으로 서로 겹치므로, 클립이 아니라 source_file 단위(group_id)로 분할했다.

클래스 균형

최소 클래스(bicycle 3,747)에 맞춰 클래스당 3,747개로 downsample → 총 14,988 클립.

한계

• 2초 고정창이라 그보다 긴 이벤트의 문맥은 못 본다.
• glass_break recall이 0.936으로 가장 낮고 fold 간 편차(std 0.031)도 크다. gunshot 과의 혼동이 주 원인.
• 학습 데이터가 AI Hub 중심이라 녹음 환경이 다른 실사용 환경에서는 성능이 떨어질 수 있다. recall_by_source.csv 참고.
• 4개 클래스만 다루고, 그 외 소리는 가장 가까운 클래스로 강제 분류된다. 실사용 시 확률 임계값(threshold)을 두고 reject 처리하는 것을 권한다.

라이선스

⚠️ 상업적 이용 불가.

학습 데이터에 ESC-50(CC BY-NC 3.0)과 AI Hub 제공 데이터(재배포 제한)가 포함되어 있다. 이 가중치는 해당 데이터에서 파생되었으므로 원 데이터의 제약을 그대로 승계한다.

• 상업적 용도로는 사용할 수 없다.
• 백본 mn10_as 자체의 라이선스는 EfficientAT 저장소를 따른다.
• 자세한 출처는 데이터셋 카드를 참고.

인용

EfficientAT: F. Schmid, K. Koutini, G. Widmer.
"Efficient Large-Scale Audio Tagging via Transformer-to-CNN Knowledge Distillation." ICASSP 2023.

ESC-50: K. J. Piczak. "ESC: Dataset for Environmental Sound Classification." ACM MM 2015.