python

안녕하세요, LINE에서 광고 플랫폼 개발을 맡고 있는 1년차 신입사원 Kunihiko Sato입니다.

이번 블로그에서는 Python을 사용해서 임의의 Signal-to-Noise ratio(SN비)를 가진 음성 파형을 만드는 방법을 소개하겠습니다. 참고로 이 포스팅의 내용은 Clova 등 LINE의 음성 사업과는 관련이 없습니다.

음성 처리 분야에서의 딥 러닝

오래 전 딥 러닝이 이미지 처리 분야에서 기술 혁신을 일으켰는데, 음성 처리 분야에서도 비슷한 일이 벌어지고 있습니다. 딥 러닝으로 음석 인식의 정밀도가 크게 향상되면서, Amazon Echo나 Google Home, LINE Clova와 같은 AI 스피커가 개발되어 시장에 보급되었습니다. 또, 컴퓨터로 음성을 생성하는 문자 음성 변환(Text-to-Speech)의 정밀도도 높아져서 실제 사람의 목소리와 분간하기 힘들 정도의 음질이 되었습니다.

음원 분리에 적용된 딥 러닝

위에서 언급한 사례 외에도 딥 러닝을 통해 정밀도 측면에서 많은 발전을 이룬 음성 처리 분야들이 있는데요. 그 중 하나가 음원 분리입니다.

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