NG (랩장 김수연)

NG팀 181222 회의 및 진행사항 1. 음성인식을 위한 NLP 진행 -> https://github.com/kimsuyeon0/studyml -> 다음과 같은 형태로 진행 1) nlp를 위한 한글 형태소 분석기의 성능차 비교 후 mecab를 사용한 것/사용하지 않은것. 2) mecab를 사용했다면 gpu를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 성능비교 -> nlp를 하는 이유? decision을 하는 방법. 음성이 들어왔을 때, 결정을 내려야 하기 때문에 nlp는 필요하다. 순수한 음성데이터가 들어왔을 때 그것이 어느 카

NG팀 181208 회의 및 진행사항 1. 반어법 학습을 시키기 위한 방법 데이터 수집 : 드라마 vs 라디오 드라마 장점 : 대사집이 있다. 화자 구분가능. 드라마 단점 : 깔끔한 분리가 어렵다. 타임코드가 제공이 되지 않는다.(이것은 극복가능한 부분.) 라디오 장점 : 깔끔한 음원 수집 가능, 중첩음원이 거의 없다. 라디오 단점 : 대사집 유무, 그러나 자막처리로 확보 가능할 것이다.(어느정도의 오차는 존재함) 데이터 수집 후에 반어법을 사용하는 구간의 추출은 어떻게 할 것인가? 미해결 1) 반어법을 맞추는 구간

랩 소개 랩 NG는 사람이 말을 할 때의 원 의도를 알아내어 의도에 맞게 대답해 줄 수 있는 음성시스템을 만들어내는 것을 목적으로 합니다. 연구원 소개 김수연 / 랩장 : 음성과 NLP분야에 관심은 있었지만 관련 현업 프로젝트를 참가해보지는 않은 연구실 막내입니다. 머신러닝에 관심이 많아 꾸준히 공부하고 있으며 환경구축을 위한 약간의 지식

NG팀 181215 회의 및 진행사항 1. google drive - colab - google suite 사용방법안내 2. 음성처리를 위한 NLP -> 뉴스데이터 분류

NG팀 181124 회의 및 진행사항 최종 목적 : 사람의 의도를 알아차리는 인공지능을 만드는 것. (최종단계) 1) 우리의 관심사와 대중에게 그것이 필요할까? -> 우리는 관심사와 상품성을 모두 충족시켜야 하며 -> 어느 연령/ 어느 타켓층이 있는지 살펴보아야 한다. -> 또한 이것이 어떻게 사용될 수 있는지, 사회에서 어떻게 이것을 받아들일지 생각해보는 과정이 필요하다고 판단된다. 2) 반어법을 처리하기 위한 구체적인 방법논의 -> 반어법을 처리하는 방법에는 여러가지가 있다. 기존은 텍스트에서 앞/뒤를 보고 파악을 했