디지털신호처리 이해 - 1. 오디오 데이터의 특징 및 Fourier Transform, Spectrogram 등 디지털 신호처리 기초 개념에 대해 알아봅니다. 
2. Librosa와 Torch Audio를 이용한 디지털신호처리(DSP)에 대해 학습해 봅니다.

디지털신호처리 이해

1. 오디오 데이터의 특징 및 Fourier Transform, Spectrogram 등 디지털 신호처리 기초 개념에 대해 알아봅니다. 
2. Librosa와 Torch Audio를 이용한 디지털신호처리(DSP)에 대해 학습해 봅니다.
강의수
5
학습자수
155
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리뷰
  • 학습내용
    1. 오디오 데이터의 특징 및 Fourier Transform, Spectrogram 등 디지털 신호처리 기초 개념에 대해 알아봅니다. 
    2. Librosa와 Torch Audio를 이용한 디지털신호처리(DSP)에 대해 학습해 봅니다.
    학습대상
    <학습대상>
    1. 인공신경망의 기본적인 개념을 이해하고 있는 분
    2. 오디오 데이터를 활용한 딥러닝에 관심있는 분


    <실습환경>
    * 동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 설치하시기 바랍니다.
    * 본과정은 구글 콜랩 환경에서 진행되었습니다.
    * 실습관련 코드 자료는 아래 링크를 참조해 주세요. 
      (본인의 구글 드라이브에 사본으로 저장하신 후 작업을 해주시기 바랍니다.)
       https://colab.research.google.com/drive/1wdHc0sy3ECw-R48BvJvsB6w8o-nK7Nfp

    * 본 강의는 2020. 4. 24(금)에 진행된 제74차 토크ON세미나 동영상입니다.
    강사, 학습기간, 이수기준 안내
    강사 도승헌 T아카데미
    학습기간 수강신청일로부터 30일
    이수기준 진도 100% 완료
  • [1강] 디지털신호처리(DSP) 기초 I - Sampling, Quantization

    • 강의시간 34분

    [2강] 디지털신호처리(DSP) 기초 II - STFT, Spectrogram, Mel-Specrtogram

    • 강의시간 41분

    [3강] 디지털신호처리(DSP) 기초 III - MFCC, Auditory Filterbank

    • 강의시간 13분

    [4강] 디지털신호처리(DSP) 실습 I - Data augmentation

    • 강의시간 21분

    [5강] 디지털신호처리(DSP) 실습 II - DataLoader

    • 강의시간 16분

    ▶ 강의자료

    ▶ 사전 학습자료

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