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@@ -115,15 +115,15 @@ def real_fake_check(list_dir, path, model):
     THRESHOLD = 0.4     #딥페이크 기준을 0.4로 설정
     r_cnt = 0
     f_cnt = 0
-    prob = {}
+    prob = []
     for i in list_dir:      # real / fake 선택
         input_data = extract_mfcc_path(os.path.join(path, i))
         #input_data = torch.tensor(input_data).unsqueeze(0).to('cuda')  # 배치 차원을 추가하여 (1, input_dim, sequence_length)로 맞춤
         input_data = torch.tensor(input_data).unsqueeze(0).to('cpu') 
         result = model(input_data.float())
         probabilities = F.softmax(result, dim=1)
-        prob[i]='%.2f'%probabilities[0][1].item()
-        
+        #prob[i]='%.2f'%probabilities[0][1].item()
+        porb.append(round(probabilities[0][1].item(),2))
         predicted_class = 0 if probabilities[0][0] >= THRESHOLD else 1  # 확률값이 기준치보다 크다면 real, 아니면 fake
         if predicted_class == 0:
             r_cnt += 1