분류 전체보기104 Music Genre Classification (2) GTZAN Dataset - Music Genre ClassificationAudio Files | Mel Spectrograms | CSV with extracted featureswww.kaggle.comGTZAN 데이터셋은 음악 장르 분류 문제를 다루는 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 음악의 장르를 자동으로 분류하는 모델을 학습하고 평가하는 데 널리 사용됩니다. 이 데이터셋에는 10개의 장르가 포함되어 있으며, 각 장르는 100개의 30초 길이의 오디오 파일로 구성되어 있습니다. 데이터는 원래 Marsyas 소프트웨어 프레임워크의 일부로 제공되었으며, 다양한 연구 및 학습 목적으로 사용됩니다. music: chargenre: charColumnid: 오디오 .. 2024. 11. 7. Music Genre Classification (1) 1. 음성 데이터 활용음성 데이터는 인공지능 스피커에서의 음성 인식, 유튜브 자막 생성을 위한 오디오 캡셔닝 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 음성 분야의 최신 기술 동향을 살펴보면, 음성 데이터로부터 handcrafted feature를 추출하여 이를 인공지능 신경망의 입력으로 사용하는 추세입니다. 이를 위해서는 raw data(음성)으로부터 handcrafted feature가 어떻게 기술되는지 알아야 할 필요가 있습니다. 2. 음성 데이터란?기타 줄을 튕기면 순간적으로 줄이 앞뒤로 흔들리게 됩니다. 이 때 줄 주변의 공기도 앞뒤로 흔들리며 주변으로 퍼져나가게 되고, 이렇게 앞뒤로 흔들리며 이동하는 공기가 우리의 청각 기관으로 들어와 고막을 흔들게되면 우리는 소리를 인식하게 되는 것입니다. 소리가.. 2024. 11. 7. VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image RegistrationWe present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich defoarxiv.org0. AbstractVoxelMorph은 변형 가능한 pair별 의료 image registration을 .. 2024. 11. 7. (RAG) Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP TasksLarge pre-trained language models have been shown to store factual knowledge in their parameters, and achieve state-of-the-art results when fine-tuned on downstream NLP tasks. However, their ability to access and precisely manipulate knowledge is still limarxiv.org0. AbstractPretrained LLM은 사실의 지식을 매개변수에 저장하고, downstream NLP 작업에서 미.. 2024. 11. 3. 이전 1 2 3 4 5 ··· 26 다음
