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딥러닝 기반 음성합성(2)

강의수5강 학습자수202명 수강평4.8/5(총 3명)

강좌정보 테이블
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

강의목록 테이블
강의 차수명	강의시간	진도율
[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