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기간 14 시간
코스 개요
음성 인식 및 합성 입문
- 음성 기술의 기본 개념
- 음성 인식 시스템의 핵심 원리
- 음성 합성에 대한 전반적인 소개
음성 기술 분야에서의 LLM 역할
- 음성 인식에서의 대규모 언어 모델 활용법
- 음성 합성과 관련된 LLM 기능
- 기존 모델에 비해 LLM이 갖는 장점
음성 인식 및 합성을 위한 데이터 활용
- 음성 기술 적용을 위한 데이터 수집 및 전처리 방법
- LLM 학습에 필요한 데이터셋 구성 요령
- 데이터 처리 시 준수해야 할 윤리적 원칙
음성 응용 분야를 위한 LLM 훈련
- 음성 인식 구현에 필요한 딥러닝 기법들
- 음성 합성을 위해 활용되는 신경망 아키텍처
- 특정 음성 작업 수행을 위한 LLM 미세조정 방법
음성 시스템에 LLM 적용하기
- 음성 인식 엔진과의 대규모 언어 모델 통합 절차
- 자연스러운 음성을 생성하는 합성기 개발 방법
- 음성 기반 응용 프로그램을 위한 사용자 인터페이스 설계 방향
음성 시스템의 테스트 및 평가
- 음성 인식 정확도 측정을 위한 검증 방법
- 합성된 음성이 얼마나 자연스러운지 판단하는 절차
- 사용자 연구 수행 및 피드백 수집 기법
음성 기술 분야의 도전 과제와 해결책
- 음성 인식에서 발생할 수 있는 문제점에 대한 대처 방안
- 음성 합성 실행 시 마주칠 수 있는 장애물 극복 방법
- 대규모 언어 모델이 성공적으로 활용된 사례 분석
음성 기술의 미래 방향
- 음성 인식 및 합성 분야에서 새롭게 부상하는 트렌드들
- 다국어 음성 시스템 구축에 있어서 LLM의 기여 가능성
- 혁신적 발전을 이끌어낼 수 있는 연구 기회 탐색
프로젝트 진행 및 평가
- LLM을 활용하여 실제 음성 인식 또는 합성 시스템 설계 및 구현 연습
- 동료들과의 피드백 교환 및 그룹 토론 참여
- 최종 성과 평가와 맞춤형 조언 제공
요약 및 향후 추진 방향
요건
- 기초적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
- 파이썬 프로그래밍 경험이 있으면 좋으나 필수는 아님
- 기본적인 머신러닝 및 신경망 개념에 대한 지식도 유용함
대상자
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 사이언티스트
- 제품 관리자
