🗒️ Audio Deep Learning 2024 겨울 커리큘럼
모집 인원 6명
활동 시간 매주 화요일 오후 10시-11시
활동 방법 주 1회 비대면 정기 세션 + 주 1회 팀별 미팅
<딘이 부르는 Hype Boy> 등으로 오디오 딥러닝이 주목을 받게 되었습니다. 오디오 딥러닝은 Text-to-Speech, Voice Conversion, Denoising 등의 영역으로 활발하게 성장을 이루어 내고 있습니다. 봄 기수에는 Text-to-Speech 위주로 프로젝트를 수행하였다면, 이번 여름 기수에는 Text-to-Speech 이외에도 Speech Recognition이나 Audio Source Separation 등 다양한 작업을 수행하며 의미 있는 프로젝트를 만들어 보고자 합니다.
필수 과제
필수 과제
오디오 딥러닝 챌린지에 참여하시는 여러분의 열의와 역량을 검증하기 위해 기존기수 분들과 신입기수 분들 모두 과제를 제출해 주셔야 합니다. 과제의 형식은 아래의 pdf 파일에 제시되어 있으며 기존 기수 분들과 신입기수 분들께 조금씩 다른 양식의 과제를 드렸기 때문에 혼동 없으시길 바랍니다. 과제는
.ipynb 형태로 제출해 주셔야 하는데, 문제에 따라 코드가 아닌 설명을 해야 하는 경우에는 마크다운 셀을 활용하시기 바랍니다. 이외의 형식은 자유롭게 작성해 주세요. - 신입 기수의 경우 과제를 작성한 후 구글폼에 첨부해 제출 부탁드립니다.
- 기존 수료 팀원의 경우 과제를 작성한 후 이메일로 제출 부탁드립니다.
이런 팀원과 함께하고 싶어요!
오디오 딥러닝은 무척 재밌지만, 또 한편으로는 생소한 분야입니다. 음성에 대해서도, 딥러닝에 대해서도 공부해야 할 부분이 많습니다. 이에 10주간 딥 다이브 활동에 열정적으로 임하실 수 있는 분들과 함께하고 싶습니다. 또한 CNN, RNN 등 딥러닝 기초 개념을 숙지하신 분들이셨으면 좋겠습니다. 여러분의 챌린지를 돕기 위해 저도 역시 최선을 다하겠습니다.
주차별 활동 계획
주차 | 활동 내용 |
1주차 | OT: What is Audio Deep Learning? |
2주차 | Audio Classification & Audio data Augmentation | 프로젝트 주제 논의 |
3주차 | Speech Recognition | 주제 확정 및 데이터 수집 |
4주차 | Text-to-Speech | 프로젝트 (1) |
5주차 | 프로젝트 (2) |
6주차 | 팀 세미나 |
7주차 | 프로젝트 (3) |
8주차 | 프로젝트 (4) |
9주차 | 프로젝트 데모 준비 |
10주차 | 프로젝트 리허설 |