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딥러닝 기반 음성합성(1)

강의수6강 학습자수314명 수강평4.5/5(총 2명)

강좌정보 테이블
학습내용	음성생성 과정 및 기존 통계적 파라미터 방식부터 딥러닝을 활용한 음성합성 기법까지 음성합성 모델링 전반에 대해 알아봅니다. 또한 Tacotron2를 이용한 음성합성 과정에 대해 이해하도록 합니다.
학습대상	<학습대상> 딥러닝 및 디지털신호처리에 대한 기본적인 이해가 있으시며, 음성합성에 관심이 있는 분 <실습환경> ▶ 동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 설치하시기 바랍니다. ▶ 실습관련 코드 자료는 아래 링크를 참조해 주세요. ※ https://colab.research.google.com/drive/1pz5DHXRmiobN0TSh_xsVjF8_OqKayZcl?usp=sharing * 본 강의는 2020. 7. 9(목)에 진행된 제78차 토크ON세미나 동영상입니다.
강사	이준엽
학습기간	수강신청일로부터 30일
이수기준	진도 100% 완료

강의목록 테이블
강의 차수명	강의시간	진도율
[1강] 음성 모델링 I - DSP for Speech Signal Processing	30분	0%
[2강] 음성 모델링 II - Speech Production (Source-Filter Model)	28분	0%
[3강] 음성합성 입문 I - Unit-Selection, HMM	47분	0%
[4강] 음성합성 입문 II - Deep learning, End to End (Tacotron/Tacotron2/Transformer)	29분	0%
[5강] 음성합성 입문 III - 개인화(Multi-Speaker, Style Modeling)	20분	0%
[6강] 음성합성 모델 실습I - Tacotron2	55분	0%
▶ 추가 실습자료 (Synthesis_code 추가 설명)
▶ 강의자료
▶ 사전 학습자료