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[음성 기초] Vocoder (보코더) 1. 보코더의 정의 1) 위키백과 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B3%B4%EC%BD%94%EB%8D%94 보코더(영어 : vocoder)는 《보이스》(voice)와 《코더》(coder)의 합성어로, 전자 악기와 이펙터의 일종이다. 신시사이저의 종류로 분류되기도 한다. 본래의 의미는 통신을 위한 음성 압축 기술로, 휴대폰 등 다양한 기기에 사용되고 있다. 음성 파형을 직접 보내는 것이 아니라 매개 변수가 보내고, 수신 측에서는 그 매개 변수에서 원본 음성을 합성한다. 음악용 보코더는 이 기술을 응용한 것이다. - 원래 보코더는 음성 통신에서 음성 압축 기술로 태어난 것으로, 미국의 벨 연구소의 호머 더들리 (Homer Dudley)가 1928년에 기본적인 아이디어를 발안했다.. 2022. 3. 2.
[음성딥러닝] 고전적인 음성합성 모델① : Unit-Selection speech synthesis 최근에는 음성합성 분야에서 End-to-End 딥러닝 모델들이 많이 등장하고, 좋은 성능을 기록하고 있습니다. 그 이전 단계의 음성합성 분야에서는 어떤 모델들이 많이 쓰였는지 살펴보도록 하겠습니다. 1) Unit-Selection speech synthesis [1] - concatenative synthesis의 한 유형 - 작은 단위로 이루어진 사전 녹음된 waveform들을 붙여서 전체를 완성 - 딥러닝 기반 End-to-End 모델 등장 이전 대세를 이루던 방법론 1) A. J. Hunt and A. W. Black, “Unit selection in a concatenative speech synthesis system using a large speech database,” in Proc. I.. 2022. 2. 26.
[논문리뷰] SupCon(2020), Supervised Contrastive Learning SupCon(2020), Supervised Contrastive Learning [저자] Prannay Khosla(Google Reasearch), Piotr Teterwak(Boston University), Chen Wang(Snap Inc.), Aaron Sarna(Google Reasearch), Yonglong Tian(MIT), Phillip Isola(MIT), Aaron Maschinot(Google Reasearch), Ce Liu(Google Reasearch), Dilip Krishnan(Google Reasearch) [인용수] 528회인용 (구글 스칼라 검색 기준) [버전] 5개 [v1] 23 Apr 2020 , [v2] 29 Oct 2020 , [v3] 13 Nov 2020,.. 2022. 1. 7.
[딥러닝][기초] 가중치 초기화(Weight Initializers) 아래의 해외 블로그들을 참고하여 작성한 글입니다 :) https://intoli.com/blog/neural-network-initialization/ Understanding Neural Network Weight Initialization Exploring the effects of neural network weight initialization strategies. intoli.com https://towardsdatascience.com/hyper-parameters-in-action-part-ii-weight-initializers-35aee1a28404 1. 가중치 초기화란? - 신경망을 구축하고 훈련할 때 우리는 크고 작은 선택들을 해야 합니다. 어떤 손실 함수를 사용할지, 몇 개의 레이어.. 2021. 10. 6.
[파이토치] 미니배치와 데이터 로드 하기 아래 파이토치 튜토리얼들과 wikidocs를 참고하여 작성한 글입니다. https://wikidocs.net/55580 https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=dataset#torch.utils.data.Dataset https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=dataset#torch.utils.data.DataLoader https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/data_tutorial.html Dataset과 Dataloader — PyTorch Tutorials 1.9.0+cu102 documentation Note Click here to download .. 2021. 9. 16.
[파이토치] Autograd 파이토치 튜토리얼을 참고하여 정리한 글입니다. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/autograd_tutorial.html torch.autograd 에 대한 간단한 소개 — PyTorch Tutorials 1.9.0+cu102 documentation Note Click here to download the full example code torch.autograd 에 대한 간단한 소개 torch.autograd 는 신경망 학습을 지원하는 PyTorch의 자동 미분 엔진입니다. 이 단원에서는 autograd가 신경망 학습을 어떻게 돕는 tutorials.pytorch.kr 1. Introduction - 넘파이의 array와 파이토치의 tensor는 기초적인 .. 2021. 9. 8.
[파이토치] 텐서 기초 1. 텐서(tensor)의 생성 x = torch.arange(6).reshape(2,3) x # tensor([[0, 1, 2], # [3, 4, 5]]) 2. 텐서(tensor)의 인덱싱 tensor[row_num , colum_num] x # tensor([[0, 1, 2], # [3, 4, 5]]) print(x[1,1]) # tensor(4) 3. 텐서(tensor)의 슬라이싱 tensor[ : , a : b] ① ' : ' -> 전체 row/column x # tensor([[0, 1, 2], # [3, 4, 5]]) print(x[ : , 1 ]) # tensor([1, 4]) ② ' a : b ' -> row/column a에서 b-1까지 x # tensor([[0, 1, 2], # [3,.. 2021. 9. 8.
[딥러닝][파이토치] 이그나이트 이벤트(Ignite Events) 이 글은 아래 Pytorch document 링크를 보고 정리한 글입니다. https://pytorch.org/ignite/generated/ignite.engine.events.Events.html#ignite.engine.events.Events Ignite Your Networks! — PyTorch-Ignite v0.4.6 Documentation High-level library to help with training and evaluating neural networks in PyTorch flexibly and transparently. pytorch.org 1. Events란? - Events는 실행 중 엔진에서 발생하는 이벤트로, 파이토치 이그나이트에서 사전에 정의하여 기본 제공하는 이벤.. 2021. 9. 3.
[딥러닝][파이토치] 이그나이트_엔진(Ignite_Engine) 이 글은 아래 튜토리얼을 따라서 공부한 내용을 정리한 글입니다 :) > Pytorch Ignite Concepts https://pytorch.org/ignite/concepts.html Ignite Your Networks! — PyTorch-Ignite v0.4.6 Documentation High-level library to help with training and evaluating neural networks in PyTorch flexibly and transparently. pytorch.org > Convolutional Neural Networks for Classifying Fashion-MNIST Dataset using Ignite https://colab.research.goog.. 2021. 9. 3.
[NLP][파이토치] seq2seq - Decoder(디코더) 김기현 강사님의 '자연어처리 딥러닝 캠프(파이토치편)' 책을 공부하면서 정리한 글입니다. http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791162241974&orderClick=LAG&Kc= 불러오는 중입니다... [NLP][파이토치] seq2seq - Attention(어텐션) 김기현 강사님의 '자연어처리 딥러닝 캠프(파이토치편)' 책을 공부하면서 정리한 글입니다. http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791162241974&orderClick=LAG&K.. hyen4110.tistory.c.. 2021. 8. 30.
[NLP][파이토치] seq2seq - Attention(어텐션) 김기현 강사님의 '자연어처리 딥러닝 캠프(파이토치편)' 책을 공부하면서 정리한 글입니다. http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791162241974&orderClick=LAG&Kc= 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편 - 교보문고 딥러닝 기반의 자연어 처리 기초부터 심화까지 | 저자의 현장 경험과 인사이트를 녹여낸 본격적인 활용 가이드 이 책은 저자가 현장에서 실제로 시스템을 구축하며 얻은 경험과 그로부터 얻은 www.kyobobook.co.kr * 수식으로 확인하는 Attention > 지난 글 2021.05.12 - [자연어처리(NLP)] - [NLP] Attention Mec.. 2021. 8. 30.
[NLP][파이토치] seq2seq - Encoder(인코더) 김기현 강사님의 '자연어처리 딥러닝 캠프(파이토치편)' 책을 공부하면서 정리한 글입니다. http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791162241974&orderClick=LAG&Kc= 김기현의 자연어 처리 딥러닝 캠프: 파이토치 편 - 교보문고 딥러닝 기반의 자연어 처리 기초부터 심화까지 | 저자의 현장 경험과 인사이트를 녹여낸 본격적인 활용 가이드 이 책은 저자가 현장에서 실제로 시스템을 구축하며 얻은 경험과 그로부터 얻은 www.kyobobook.co.kr *수식으로 확인하는 Encoder > 지난 글 : 2021.05.12 - [자연어처리(NLP)] - [NLP] Sequence to Se.. 2021. 8. 29.
[리눅스 명령어][파일 처리] 파일 복사(cp) cp : 현재 디렉터리에 있는 파일을 원하는 디렉터리에 복사 붙여넣기 하기 1. 파일 복사 붙여넣기 -> cp [복사할 파일] [붙여넣기할 디렉터리] $ cp file1 dir1 2. 파일 여러개 복사 붙여넣기 -> cp [복사할 파일1] [복사할 파일2] .. [붙여넣기할 디렉터리] $ cp file1 file2 file3 .... dir1 3. cp [옵션] -i 같은 이름의 파일 있으면 덮어쓰기 여부 확인 -f (i와 반대) 같은 이름 파일있어도, 확인 없이 모두 덮어쓰기 -r 디렉터리째 복사 -d 심볼릭 링크와 하드 링크를 그대로 링크로 복사 -p 날짜, 플래그 같은 파일정보를 가능한 그대로 복사 -v 복사 원본 파일과 복사 대상 파일 이름 표시 -a 복사 원본파일 구성과 속상을 유지하여 복사 -.. 2021. 8. 15.
[리눅스 명령어][파일 처리] 파일 내용 표시(cat) cat 1. 파일 내용 표시 = cat [파일명] : [파일명] 을 조회하여 내용을 표시 $ cat file1 2. 여러 파일 내용 표시 = cat [파일명1] [파일명2] [파일명3] : 파일명 1,2,3을 한꺼번에 표시 $ cat file1 file2 3. 조회한 내용 다른 파일로 저장 = cat [파일명1] [파일명2] > [파일명3] : 조회한 파일의 내용을 한꺼번에 [파일3]으로 저장하기 $ cat file1 file2 > file3 4. cat [옵션] [파일명1][파일명2]... -n 표시할 내용에 줄 번호 추가 -b -n 과 같이 줄번호를 추가하되, 빈줄은 계산하지 않음 -A 모든 제어 문자를 표시 2021. 8. 15.
[리눅스 명령어][파일 처리] 디렉터리 생성(mkdir) mkdir 1. mkdir [파일명] : 현재 파일(디렉터리)에 새로운 파일(디렉터리) 생성하기 $ mkdir dir 2. mkdir [파일명1] [파일명2] [파일명3] : 현재 파일(디렉터리)에 새로운 파일1,2,3(디렉터리) 한꺼번에 생성하기 $ mkdir dir1 dir2 dir3 3. mkdir [옵션] -m mode mode로 지정한 권한으로 디렉터리 생성 -p 지정한 디렉터리 경로가 존재하지 않을 시, 중간 경로도 모두 포함하여 해당 디렉터리를 새롭게 생성 $ mkdir -p dir1/dir2 2021. 8. 15.

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