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https://hae-koos.tistory.com/79 [ 포스텍 인공지능연구원 연구인턴 ] HiFi-GAN 논문 리뷰 / Vocoder 개념 설명 및 정리 [ 포스텍 인공지능연구원 연구인턴 ] HiFi-GAN 논문 리뷰 / Vocoder 개념 설명 및 정리 Vocoder 배경지식 : Mel-spectrogram 넣으면 Wave 만드는 친구 → 공부하자 BACKGROUND 합성음 음질을 결정하는 요소 (Neural Speech Synthesis 관점) 주어진 텍스트로 멜 스펙트로그램을 얼마나 잘 생성해 낼 수.. hae-koos.tistory.com https://github.com/jik876/hifi-gan [ Official Repository ] HiFi-GAN: Generative Advers..

코드 파헤치기 🔥 make_spect.py : Generate spectrogram data from the wav files npy 형태로 melspectrogram이 생성됨 make_metadata.py : Generate speaker embeddings and metadata for training 위에서 만든 ./spmel 폴더에 train.pkl 생성 metadata.pkl 생성 main.py : Run the main training script & Converges when the reconstruction loss is around 0.0001 conversion.ipynb : Download pre-trained AUTOVC model and run it autovc.ckpt 로드하고,..

다양한 블로그와 kaggle, github 그리고 논문을 참고하여 작성한 게시물입니다. 참고문헌은 게시물 하단에 기록하였습니다. 설명 가능한 AI ( eXplainable AI : XAI ) 교내 학회(KUBIG) 의료영상 분석 프로젝트의 일환으로 미니 프로젝트를 각자 진행하기로 하였다. 앞선 게시물에서 다뤘던 Segmentation 모델로 유명한 U-net 논문을 리뷰하고 구현하려 했었으나 다른 학회원분과 주제가 완전히 겹치기도 했고, 데이터를 가공하고 모델을 구축하여 학습을 진행해도 그 프로젝트의 결과를 '인간의 관점'에서 해석하는 것이 매우 중요하다. 때문에 인공지능과 관련된 이슈들에 XAI가 빠지지 않는 것이 아닐까? 또, 이전에 구현에 실패한 경험 有. 그래서 이 주제를 골랐다. 구글링을 열심히..