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TJA 난이도 산정 핵심 요소 (Technical Factors)
학습 모델(DifficultyNet)에 입력되는 8가지 핵심 지표입니다. (spec.md 업데이트 반영)
1. 물리적 밀도
- density_avg: 평균 노트 밀도 (총 노트 수 / 곡 길이)
- density_peak: 1초당 최대 밀도 (가장 촘촘한 구간의 노트 수)
2. BPM 및 속도 변화
- bpm_avg: 곡의 평균 BPM
- bpm_var: BPM 변화율 (BPM 변속의 다양성)
3. 구조적 특징
- note_count: 총 노트 수
- long_note_duration: 전체 대비 긴 노트(지속형) 점유율
4. 패턴 및 연타
- complex_ratio: 복합 패턴(큰 북/작은 북 혼합) 비율
- roll_count: 연타(Roll) 노트의 총 개수
계산 로직
- 밀도 계열: 노트 간 시간 간격(
delta)의 역수(1/delta)로 순시 밀도를 계산하여avg/peak도출. - BPM 계열:
#BPM및#STOP명령을 기반으로 시간 축 전개 후 평균 및 표준편차(var) 계산. - 패턴 계열: 슬라이딩 윈도우(4~8개 노트)에서 노트 타입 변화(
d↔k) 횟수를 측정하여 비율 산정. - 연타 계열:
#ROLL명령 및 입력 밀집 구간 카운트.
중요 주의사항
- 모든 Factor는 모델 학습 전
StandardScaler또는RobustScaler를 통해 반드시 이상치를 처리해야 합니다.