딥 러닝 음성 인식에 필요한 훈련 데이터를 직접 만들어보자

이 글은 LINE의 신입사원이 Python을 사용하여 딥러닝 음성 인식 모델 훈련에 필요한 데이터를 직접 만드는 방법을 소개합니다. 딥러닝이 음성 처리 분야, 특히 음성 인식, 문자 음성 변환, 음원 분리 등에서 혁신을 가져왔음을 설명하며, 음원 분리의 개념과 다양한 성공 사례를 제시합니다.

또한, 딥러닝 모델 학습에 필수적인 훈련 데이터 세트 구축의 중요성을 강조하며, 임의의 Signal-to-Noise ratio(SN비)를 가진 음성 파형을 생성하는 구체적인 방법을 다룹니다. 이 내용은 LINE의 음성 사업과는 직접적인 관련이 없지만, 향후 음성 관련 딥러닝 프로젝트를 진행할 때 유용하게 활용될 수 있는 실질적인 가이드를 제공합니다.