AncomWiki

BMT Pronaia VAD 오류 해결 및 seq2seq 학습 기록

Properties1
descriptionBMT Pronaia 시스템에서 ogg(vorbis) 포맷의 무작위 제로 패딩으로 인한 VAD 오작동 원인을 규명하고 핫픽스를 적용했다. 또한 3i4k VTS 데이터셋에 대한 의도 분류 실험 결과를 기록했으며, seq2seq, RNN, Teacher Forcing 등 자연어 처리 기초 개념을 학습한 내용을 포함한다.

37 min read

BMT Pronaia VAD 오류 해결 및 seq2seq 학습 기록

Source

  • Field Notes/ReturnZero/Daily Notes/Day 349. 2022-06-14.md

Summary

BMT Pronaia 시스템에서 ogg(vorbis) 포맷의 무작위 제로 패딩으로 인한 VAD 오작동 원인을 규명하고 핫픽스를 적용했다. 또한 3i4k VTS 데이터셋에 대한 의도 분류 실험 결과를 기록했으며, seq2seq, RNN, Teacher Forcing 등 자연어 처리 기초 개념을 학습한 내용을 포함한다.

Key Points

  • BMT Pronaia 오류 원인: ogg(vorbis) 포맷의 앞뒤 무작위 제로 패딩이 VAD(Voice Activity Detection) 오작동을 유발함.
  • 해결 방안: VAD 오작동 문제를 해결하기 위한 핫픽스 적용 완료.
  • VTS 실험 현황: 3i4k 데이터셋(약 200만 어터런스) 처리 중이며, 의도 분류 모델의 질문/비질문 분류 성능 지표(Accuracy, Precision, Recall 등)를 기록함.
  • 학습 내용: Transformer, Attention, seq2seq(인코더-디코더 구조), RNN/LSTM/GRU, 임베딩, Teacher Forcing 등 NLP 기초 개념 정리.

그래프 뷰

백링크