ํ๋ จ์ ์ํค๋ค๊ฐ loss๊ฐ ์๊พธ nan์ด ๋๋ ํ์์ด ๋ฐ์ํ๋ค.
๋๋ฒ๊น ์ ํด๋ณด๋ loss๊ฐ ์ ์ค์ด๋ค๋ค๊ฐ ๊ฐ์๊ธฐ nan์ผ๋ก ๋ฐ๋์ด์ ํ์ต ๊ณผ์ ์์ฒด์ ๋ฌธ์ ๋ ์๋ ๊ฒ ๊ฐ์๊ณ ,
์ดํด๋ณด๋ ๋ชจ๋ธ ๋ด๋ถ์์ ๊ฐ์ด nan์ด ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ์์๋ค.
๋ชจ๋ธ์์ torchaudio.transforms.SpectralCentroid๋ฅผ ์ด์ฉํด ๋ฐ์ดํฐ์ spectral centroid๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ ๊ณผ์ ์ด ์์๋๋ฐ,
์ผ๋ถ ๋ฐ์ดํฐ์ spectral centroid๊ฐ nan์ ํฌํจํ๊ณ ์์๋ค.

์ฝ๋๋ฅผ ์ดํด๋ณด๋ spectral centroid๋ฅผ ๊ณ์ฐํ๋ ๊ณผ์ ์์ spectrogram์ sum์ผ๋ก ๊ฐ์ ๋๋ ์ฃผ๋ ๊ณผ์ ์ด ์์๋๋ฐ, (๋ง์ง๋ง ์ค)
์ด ๊ฐ์ด 0์ด ๋์ด์ nan๊ฐ์ด ๋์จ ๊ฒ์ด์๋ค.

Solution
torch.nan_to_num์ ์ด์ฉํด spectral centroid์ ๊ฐ์ 0์ผ๋ก ๋ฐ๊ฟ์ฃผ์ด ํด๊ฒฐํ๋ค.
def forward(self, x):
out = torchaudio.transforms.SpectralCentroid()(x)
out = torch.nan_to_num(out)
...
๋ค๋ฅธ ๊ฒ๋ ์๋๊ณ torchaudio๊ฐ ๋ฅ๋ฌ๋ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ์ธ๋ฐ.. nan๊ฐ์ ์์์ ์๋์ค๊ฒ ์ฒ๋ฆฌํด์คฌ์ด์ผ ํ๋ ๊ฑฐ ์๋๊ฐ? ํ๋ ์๊ฐ์ด ๋ค๋ฉฐ ์ค๋๋ ํ 3์๊ฐ์ ๋ ๋ ธ๋ค.. ^_^