상술 한 과제 를 해결 하 기 위한 본 발명 의 일 실시 예 에 따른 머신 러닝 기반 의 음성 데이터 분석 방법 은 , 컴퓨터 에 의해 수행 되 는 머신 러닝 기반 의 음성 데이터 분석 방법 으로 , 특징 추출 모델 이 입력 된 제 1 음성 데이터 에서 미리 정해진 특징 추출 방법 을 이용 하 여 복수 의 제 1 특징 값 을 추출 하 는 단계 ; 전처리 모델 이 정규 화 함수 를 이용 하 여 상기 제 1 특징 값 을 전처리 하 는 단계 ; 상기 전처리 된 제 1 특징 값 을 각 특징 에 따라 라벨 링 하 여 특징 선택 모델 에 저장 하 며 , 분류기 모델 을 학습 시켜 딥 러닝 시키 는 단계 ; 및 상기 분류기 모델 에 대한 검증 을 수행 하 여 성능 을 측정 하 는 , 검증 단계 ; 를 포함 하 며 , 상기 미리 정해진 특징 추출 방법 은 , 음성 데이터 내 음성 을 소정 시간 단위 로 샘플링 한 뒤 , 음성 의 스펙트럼 을 분석 하 여 특징 을 추출 하 는 방법 과 , 음성 데이터 의 파형 또는 파워 스펙트로그램 을 분석 하 여 특징 을 추출 하 는 방법 과 , 음성 데이터 가 멜 스케일 ( Mel - Scaled ) 된 스펙트로그램 을 분석 하 여 특징 을 추출 하 는 방법 과 , 음성 데이터 에 대한 음정 의 최고점 과 최 저점 의 차이 를 분석 하 여 특징 을 추출 하 는 방법 과 , 음성 데이터 의 의 화음 간 관계 를 분석 하 여 특징 을 추출 하 는 방법 을 포함 하 는 것 을 특징 으로 한다 .