DataScience

Text Analysis 문자 텍스트를 언어학적 특징을 추출합니다. 딥러닝 기반 음성합성에서는 이부분이 많이 간편해 졌고 text analysis부분을 별도로 취급하지 않고 간단한 전처리 정도로 생각합니다. 1. Text Normalization 약자나 숫자로 되어 있는 부분을 발음나는대로 바꿔줍니다. 2. Word Segmentation 중국어나 한국어 같은 문자 기반 언어에 필요한 기술입니다. 가방을 하나의 단어로 볼것인지 아니면 가, 방 이라고 볼것인지 문맥을 보고 결정합니다. 3. Part of Speech Tagging 동사,명사,전치사, 조사 등 품사를 분석하는 기술, 4. Prosody Prediction 텍스트를 보고 강세, 톤, 길이를 예측합니다. 5. Grapheme to Phoneme..

글을 입력하면 텍스트를 목소리로 읽어주는 기술로 보편적으로 음성합성(text to speech)의 약자인 TTS로 불립니다. 최근에는 딥러닝 기반의 음성 합성 기술이 발전하면서 딥러닝 모델을 사용하여 자연스러운 음성을 생성할 수 있습니다. TTS의 역사 1. Articulatory Synthesis (조음 합성) 인간의 성대 모델(입술, 혀, 성대)과 그 안에서 일어나는 조음 과정을 기반으로 음성을 합성하는 컴퓨터 기술, 혀, 턱, 입술과 같은 음성 조음기의 위치를 수정하는 것으로 공기의 흐름을 디지털 방식으로 시뮬레이션하여 만들어집니다. 2. formant Synthesis (포만트 합성) 음성 샘플을 사용하지 않고 주파수 변조나 Physical Modelling과 같은 기술을 이용하여 소리를 생성하는..

https://data-science.tistory.com/341 의 추가 내용입니다. 러스트로 프로그램을 작성하기 시작했을때 코드는 오로지 main함수 안에만 있을지도 모릅니다. 코드가 커짐에 따라서, 재사용 및 더 나은 조직화를 위하여 결국 어떤 기능을 다른 함수로 이동시킬 것입니다. 코드를 더 작은 덩어리로 쪼갬으로서, 각각의 덩어리들은 개별적으로 이해하기 더 수월해집니다. 러스트는 조직화된 방식으로 코드의 재사용을 할 수 있게 해주는 모듈(module) 시스템을 갖추고 있습니다. cargo를 이용해서 새로운 프로젝트를 만드는 것으로 모듈 예제를 시작하려고 하는데, 바이너리 크레이트( crate)를 만드는 대신에 라이브러리 크레이트를 만들 것입니다.(라이브러리 크레이트란 다른 사람들이 자신들의 프로..

유용한 문서화 주석 슬래시 세개(///)를 이용하여 텍스트 서식을 위한 마크 다운 표기법을 지원합니다. 문서화 주석은 문서화할 대상 바로 이전에 배치하면 됩니다. Filename: src/lib.rs /// Adds one to the number given. /// /// # Examples /// /// ``` /// let five = 5; /// /// assert_eq!(6, my_crate::add_one(5)); /// ``` pub fn add_one(x: i32) -> i32 { x + 1 } cargo doc --open 을 실행시키면 현재 크레이트의 문서에 대해 (심지어 크레이트가 가진 모든 디펜던시의 문서까지) HTML 을 생성하고 웹 브라우저에 띄워줍니다. 자주 사용되는 구절 - ..

아버지께서 인터넷으로 IQ검사 하는데 유료라고 하셔서 무료 검사 찾아보다가 노르웨이, 스웨덴, 덴마크, 헝가리 멘사 샘플이 있다는것을 알게 됐고 그중 노르웨이 멘사 테스를 찾은김에 점심시간에 잠 깰겸 해봤습니다. https://test.mensa.no/ IQ Test Made by Mensa Norway - Mensa Norway You are anonymous! We collect anonymised IQ test data for use in statistics. However, we do not collect any personally identifiable information (PII), nor do we use tracking. The only exception is that we calcula..

https://v.daum.net/v/20230710180135880 4.5만 초과시 최대 9만원까지 환급을 해주네요 예를들어 이번달에 대중교통 8만원을사용했으면 3만5천원을 환급해준대요. 환승시 추가요금 발생하는 김해경전철, 동해선도 포함이랍니다. 부산은행 동백전은 8월부터 시행하고 하나은행, 농협은 10월부터 서비스 예정이라네요. 혜택이 좋아보여요.

https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/8a11eda4a9a8cf94b17f7cae4c58099d538926a4/examples/YOLOv8-CPP-Inference/main.cpp GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite - GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite github.com YOLOv8 github참조해서 동영상 파일에서 객체 검출을 진행..

석사 초반에 C++잠깐 건드려 보고 처음 해보는 C++입니다. 그때 당시에도 되게 불편했었는데 오늘 또 한번 느끼네요. 최근에 파이썬과 러스트만 다뤘는데 파이썬이 얼마나 편한 언어인지, 초보자도 쉽게 배울수 있는 언어라는걸 다시한번 깨닫게 되네요. C++컴파일러 설치 build-essential 패키지를 설치하면 gcc, g++ 등 컴파일에 필요한 패키지들이 설치됩니다. $ sudo apt-get install build-essential Visual Studio Code 설치 curl을 설치해줍니다. 이미 설치되어 있다고 메시지가 보일 수도 있습니다. $ sudo apt-get install curl 마이크로소프트 GPG 키를 다운로드하여 /etc/apt/trusted.gpg.d/ 경로에 복사해줍니다...

Python은 매우 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 라이브러리와 고수준 언어 덕분에 머신러닝 문제 해결에 가장 많이 사용되지만, 다른 언어에 비해 속도가 느린 것으로 알려져 있습니다. 이러한 평판 때문에 많은 사람들이 이 언어를 포기하고 프로그램 해결을 위해 C++와 같은 다른 옵션을 선택하기도 합니다. 기본 속도 테스트 파이썬과 C++의 일반적인 속도 차이를 테스트하기 위해 소수 생성 알고리즘의 실행 시간을 테스트해 보겠습니다. 두 언어 모두에서 명확한 짧은 단계가 있는 간단한 알고리즘입니다. 소수 생성 순서도 Python 실행 import math from time import per_counter def is_prime(num): if num == 2: return True; if num

https://crates.io/crates/ort에 따르면 cuda를 사용할수 있습니다.(cuda는 이미 설치되어있다고 가정합니다.) cargo.toml에 ort를 추가할때 feature로 load-dynamic이나 cuda가 있으면 cuda를 사용 할 수 있는것 같습니다. #[cfg(any(feature = "load-dynamic", feature = "cuda"))] cargo.toml에 아래 코드를 추가합니다. ort = {version="1.14.6", features = ["cuda"]} 그리고 main.rs에 use ort::ExecutionProvider 추가하고 main()함수 에서 ExecutionProvider::cuda().is_available() 로 확인할수 있습니다. buil..