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Audio Course documentation

이번 코스에 대한 이해도를 확인해보세요

Audio Course

0단원. 코스에 오신 것을 환영합니다!

1단원. 오디오 데이터 다루기

2단원. 오디오의 응용에 대한 소개

3단원. 오디오용 트랜스포머 아키텍처

트랜스퍼모델 돌아보기 CTC 아키텍처 Seq2Seq 아키텍처 오디오 분류 아키텍처 퀴즈 보충자료 및 리소스

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이번 코스에 대한 이해도를 확인해보세요

1. 보코더(vocoder)는 무엇일까요?

트랜스포머의 스펙트로그램 출력을 파형으로 변환하는 추가 신경망입니다. 오디오 임베딩을 생성하는 트랜스포머 레이어의 한 유형입니다. 배경 소음을 제거하기 위해 음성 오디오를 전처리하는 추가 신경망

2. Wav2Vec2는 어떤 항목에 예제일까요?

Seq2Seq 아키텍처 CNN 아키텍처 CTC 아키텍처

3. CTC 알고리즘에서 빈 토큰은 어떤 역할을 하나요?

빈 토큰은 문장의 개별 단어 사이에 공백이 있음을 나타냅니다. 빈 토큰은 문자 그룹 간의 엄격한 경계 역할을 하는 예측 토큰입니다. 중복되는 문자를 필터링할 수 있습니다. 빈 토큰은 어휘에서 어떤 토큰과도 일치하지 않는 소리에 사용되며, '알 수 없음'을 나타내는 토큰과 유사합니다.

4. 다음 중 CTC 모델에 대한 설명 중 거짓은 무엇입니까?

CTC 모델은 트랜스포머 아키텍처의 인코더 부분만 사용합니다. Wav2Vec2와 HuBERT는 완전히 동일한 아키텍처를 사용하지만 학습 방식은 다릅니다. CTC 모델은 다른 아키텍처에 비해 음성 인식 성능이 가장 우수한 경향이 있습니다.

5. Whisper모델은 어떤 항목의 예제일까요?

Seq2Seq 아키텍처 CNN 아키텍처 CTC 아키텍처

6. 오디오 분류를 수행하는 가장 쉬운 방법은 무엇인가요?

오디오 파형에 인코더-디코더 트랜스포머를 사용합니다. 스펙트로그램을 사용하여 작업을 이미지 분류 문제로 처리합니다. 레이블을 변경하고 일반 크로스 엔트로피 손실 함수로 훈련하여 CTC 모델을 범용 오디오 분류기로 전환합니다.

7. 참인가요, 거짓인가요? 분류를 위해 스펙트로그램을 이미지로 처리할 때는 항상 이미지 이동, 자르기 또는 크기 조정과 같은 이미지 데이터 증강 기술을 활용할 수 있습니다.

참 거짓

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←오디오 분류 아키텍처

이번 코스에 대한 이해도를 확인해보세요 1. 보코더(vocoder)는 무엇일까요? 2. Wav2Vec2는 어떤 항목에 예제일까요? 3. CTC 알고리즘에서 빈 토큰은 어떤 역할을 하나요? 4. 다음 중 CTC 모델에 대한 설명 중 거짓은 무엇입니까? 5. Whisper모델은 어떤 항목의 예제일까요? 6. 오디오 분류를 수행하는 가장 쉬운 방법은 무엇인가요? 7. 참인가요, 거짓인가요? 분류를 위해 스펙트로그램을 이미지로 처리할 때는 항상 이미지 이동, 자르기 또는 크기 조정과 같은 이미지 데이터 증강 기술을 활용할 수 있습니다.