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딥러닝: End-to-End 음성 처리 아키텍처

📢 딥러닝 기술은 음성 처리 분야에서 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 특히, End-to-End (E2E) 아키텍처는 음성 데이터로부터 직접 원하는 결과를 얻을 수 있도록 훈련되어, 전통적인 파이프라인 방식을 대체하며 혁신을 이끌고 있습니다. 이 글에서는 E2E 음성 처리 아키텍처의 개념, 장점, 종류 및 예시를 살펴보고, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.🎧 End-to-End (E2E) 아키텍처란?E2E 아키텍처는 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 모든 단계를 하나의 신경망으로 통합하는 방식을 의미합니다. 전통적인 음성 처리 파이프라인은 음성 신호 → 특징 추출 → 음향 모델 → 언어 모델 → 최종 결과와 같이 여러 단계로 구성됩니다. 각 단계는 별도로 설계되고 훈련되어야 하며, 오류가..
딥러닝 2025. 3. 26. 23:17
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