기타
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2021 추계 음향학회기타 2021. 11. 6. 11:23
추계 음향학회를 다녀왔다. "DNN-HMM과 end-to-end 방법의 한국어 음성 인식 성능 비교" 라는 제목으로 포스터 발표를 했다. 해당 발표는 조용환 환경에서 녹음한 120시간의 낭독체 데이터셋과 "서울말 낭독체" 데이터셋과 50시간의 전화음성 데이터셋인 "ClovaCall" 데이터셋을 이용하여 두 모델의 비교를 하였다. Kaldi-toolkit을 이용하여 DNN-HMM 실험을 하였고, espnet을 이용하여 end-to-end transformer 실험을 하였다. 해당 실험은 RTX-2080 GPU 1개와 10세대 i5 CPU 1개가 있는 환경에서 진행되었다. 데이터(시간) \ 모델 DNN-HMM End-to-End 서울말 낭독체(120h) 2.2 / 2.0 1.0 / 0.7 ClovaCall(..
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딥러닝 논문 읽을때 도움이 되는 Terminology (용어) 정리기타 2021. 10. 13. 11:24
논문을 읽으면서 보이는 모르는 기호나 용어들을 정리하는 페이지, 생길때 마다 업데이트 합니다 :) # : ~의 수 를 의미 ( #layers : 레이어의 수 ) ∇ : gradient, 기울기를 의미 i.i.d : independent and identically distribution, 독립 항등분포 || || : norm 을 의미, 벡터의 크기 또는 길이를 측정하는 방법 || ||1 : L1 norm 을 의미 || ||2 : L2 norm 을 의미 ≜ : ~로 정의됨 (is equal by definition to)