7/19 3주차

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ledn05 2024. 7. 22. 16:45

torchaudio와 librosa 라는 라이브러리에 대해서 알아보았다.

Torchaudio는 PyTorch의 오디오 관련 패키지로, 화자 검증 작업에 사용될 수 있다. 화자 검증은 주어진 오디오 샘플이 특정 화자의 음성인지 확인하는 작업인데 이 작업에는 일반적으로 음성 신호의 특징 추출, 신경망 기반의 임베딩 생성, 그리고 검증 단계가 포함된다.

Librosa는 파이썬 기반의 오디오 및 음악 분석 라이브러리로, 다양한 오디오 파일의 로드, 변환, 특징 추출 등을 지원한다. 특히 음악 정보 검색 분야에서 널리 사용된다. Librosa는 오디오 분석과 처리에 필요한 다양한 기능을 제공하여, 화자 검증(Speaker Verification)에도 유용하게 사용될 수 있다.

이 두개 중 Librosa에 대해서 조금 더 자세히 찾아보았는데 Librosa를 통해서 오디오 파일을 로드하고, 다양한 전처리 작업을 수행할 수 있는데 MFCC, Mel Spectrogram, Chromagram, Zero Crossing Rate 같은 다양한 오디오 특징으로 추출이 가능하다. 그 후 Librosa로 추출한 특징을 사용하여 신경망 기반의 임베딩 모델을 구축하고 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용하여 모델을 정의하고 학습시킬 수 있다. 마지막으로 임베딩을 생성한 후, 두 임베딩 벡터 간의 유사도를 측정하여 화자를 검증하는 것으로 마무리한다.

파이토치 GPGPU

GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)는 GPU를 그래픽 처리 외의 범용 연산에 사용하는 기술을 의미한다. PyTorch에서 GPGPU를 활용하면 딥러닝 모델의 연산 속도가 크게 향상된다. GPU는 대규모 병렬 연산에 매우 효율적이기 때문에, 복잡한 수치 연산을 필요로 하는 딥러닝 작업에 최적화되어 있다.

GPU는 수천 개의 코어를 가지고 있어, 행렬 곱셈이나 벡터 연산 같은 병렬 처리가 필요한 작업을 매우 빠르게 수행할 수 있다. 딥러닝에서 사용하는 신경망 연산은 주로 이런 병렬 처리가 가능한 연산이 많기 때문에, GPGPU를 사용하면 훈련 속도가 대폭 향상된다.

PyTorch에서는 GPGPU를 사용하기 위해 복잡한 코드를 작성할 필요가 없다.