딥러닝 기반 음성합성(2)

강의수5강 학습자수130명 수강평4.8/5(총 2명)

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강좌정보

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학습내용 문장이 음성으로 변환하는 음성합성 과정과 기초 알고리즘에 대해 이해하도록 합니다. 또한, Wavenet / FloWaveNet 등 최신 모델에 대해 알아보고 WaveGlow를 이용한 음성합성 구현 방법에 대해 알아봅니다. 
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/1N6_joigWXgoDHfE1rm4rL2kBkmCpXW2H?usp=sharing
 
* 본 강의는 2020. 8. 13(목)에 진행된 제80차 토크ON세미나 동영상입니다.
강사 김형주
학습기간 수강신청일로부터 30일
이수기준 진도 100% 완료

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강의 차수명 강의시간 진도율 학습하기 학습자료
[1강] Vocoder 53분 0%
[2강] Deep Generative Model 1 - Autoregresssive Model(Wavenet) 38분 0%
[3강] Deep Generative Model 1 2 Flow Model(RealNVP, FlowIAF) 28분 0%
[4강] 최신음성합성모델 - WaveNet Vocoder, FloWaveNet, WaveGlow, Parallel WaveNet 41분 0%
[5강] 음성합성 모델실습 - WaveGlow 51분 0%
▶ 강의자료
▶ 사전 학습자료

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