'분류 전체보기' 카테고리의 글 목록 (5 Page)
본문 바로가기

분류 전체보기132

NLMS filter 수식 유도 complex가 아닌 real로 가정하고 풀었습니다.1) Error를 최소화하는 optimal learning rate를 이용한 유도 2) 라그랑주 승수법을 이용한 유도  GIST 신종원 교수님 '적응신호처리' 수업 자료를 바탕으로 쓴 글입니다. 2024. 10. 17.
[논문 정리] RawBMamba: End-to-End Bidirectional State Space Model for Audio Deepfake Detection 목차0. Summary1. Background2. Proposed method    2-1. Short-range feature representation    2-2. Bidirectional state space model3. Experiments    3-1. Dataset & Metrics    3-2. Analysis4. Memo  0. Summaryfake audio를 가려내는데 쓰이는 fake artefact는 short/long range segment 어디에서든 존재할 수 있습니다. 따라서, fake audio detection task에서는  local/global information을 모두 활용하는 것이 좋습니다. 본 논문 [1]은, audio deepfake detection을 위.. 2024. 10. 16.
지름길의 함정 모든 답은 원천에서 발견해야 하며, 물줄기를 따라가야만 깊이 있는 물을 얻을 수 있다. 다른 방법으로 물을 얻으려고 하면 결국 소진되고 만다. 인간도 마찬가지로, 진정한 답은 자신의 내부에서 찾아야 한다. 잔재주를 통해 눈에 보이는 것만 좇다 보면 결국 지름길이 허상이었다는 것을 깨닫게 된다. 올바른 길만 존재할 뿐, 빠르게 갈 수 있는 길은 없다. 조급함을 내려놓고 스스로에게 물으며 길을 찾아낸 사람은 다른 길에서도 헤매지 않을 자신만의 노하우가 생길 것이다. - 왜 당신은 다른 사람을 위해 살고 있는가, 104p - 2024. 10. 15.
몰입의 즐거움 점검. 재정비. 몰입. 반복. 2024. 10. 15.
[Pytorch] view, reshape, permute 함수 : 차원 재구성 텐서의 크기를 바꾸는 view, reshape 함수와 차원 순서를 바꾸는  reshape 함수에 대해 알아봅시다. view 함수view는 텐서의 크기를 바꾸는 함수로, 기존의 데이터와 같은 메모리 공간을 공유하고 contigious 할 때 사용 가능합니다. (아닌 경우 에러 발생)  import torchx = torch.randn(4,4)y = x.view(2,2,4)z = x.view(-1,8)print(x.size())print(y.size())print(z.size())"""[출력]torch.Size([4, 4])torch.Size([2, 2, 4])torch.Size([2, 8])""" reshape 함수reshape는 view 처럼 텐서의 크기를 바꿔주는 함수입니다. 약간의 다른점이 있다면, .. 2024. 9. 8.
통계적 신호 처리 Overview 통계적 신호 처리란 무엇인지 알아보고 estimation, detection의 정의와 classical, bayesian 접근법에 대해 정리해봅시다. Statistical signal processing통계적 신호 처리는 검출 및 추정과 시계열 분석을 다루는 디지털 신호처리의 한 분야로, noise를 포함한 관측값을 사용하여 실제로 관찰할 수 없는 미지의 상태 또는 매개변수 최적값을 추정하는 걸 목표로 합니다. 이중에서, 신호 검출 및 추정 (Signal Detection and Estimation)은 신호를 처리하여 유의미한 정보를 추출하는 것을 목적으로 합니다. Statistics vs Machine learning통계학과 머신러닝 모두 '데이터로부터 어떻게 학습할 것인가?' 란 질문에서 시작합니다... 2024. 9. 5.

티스토리툴바