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이번 코스에 대한 이해도를 확인해보세요

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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

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2. Wav2Vec2는 어떤 항목에 예제일까요?

Seq2Seq 아키텍처 CNN 아키텍처 CTC 아키텍처

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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.

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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.

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5. Whisper모델은 어떤 항목의 예제일까요?

Seq2Seq 아키텍처 CNN 아키텍처 CTC 아키텍처

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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.

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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