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AI 원리부터 이해하기
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MODULE 13
음성
논문·교재·강의를 아래 순서대로 읽으며 개념을 익힙니다.
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3
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자료 순서대로 학습
01
소리를 숫자로: 샘플링 · 나이퀴스트 · 푸리에 변환 · 스펙트로그램 · 멜 스케일
샘플링 · 나이퀴스트 · DFT · 프레임 · 멜 스케일을 손계산하며 음성 모델 입력을 만드는 수업
강의 · 입문자 · 첫 학습 자료
선수 지식 · 벡터와 내적 · 삼각함수 cos · sin · 로그 계산 · 배열 다루기
02
음성 인식(ASR): CTC · 인코더-디코더 · WER
CTC 빈칸 · 접기 규칙 · 전방 알고리즘과 Whisper 구조, WER 계산을 손으로 익히는 ASR 수업
강의 · 준전문가
선수 지식 · 로그 멜 스펙트로그램 · 소프트맥스와 확률 · 순환 신경망 · 트랜스포머 개요 · 편집 거리 개념
03
음성 합성(TTS)과 목소리 복제: 멜 스펙트로그램 · 보코더 · 코덱 언어 모델
Tacotron 2 · WaveNet · HiFi-GAN · VALL-E 구조와 MOS, 목소리 복제 책임 원칙을 숫자로 익히는 수업
강의 · 준전문가
선수 지식 · 멜 스펙트로그램 · 인코더-디코더와 어텐션 · GAN 개요 · 다음 토큰 예측
18
MLOps·배포
19
피지컬 AI
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그래프 신경망
