분류 전체보기122 Evaluation Metric (MDR, FAR, MAE) 정리 딥러닝 모델의 성능을 볼때 자주 쓰이는 confusion matrix와 그와 관련된 여러 평가지표에 대해 알아봅시다. 그리고 논문 [1] 에서 등장하는 평가지표 Miss detection rate (MDR), False alarm rate (FAR), Mean absolute error (MAE)의 의미를 이해해봅시다. Confusion Matrix 컴퓨터가 이진 분류 문제를 푼다고 했을 때, 두 개의 클래스를 얼마나 헷갈려하는지 나타낸 걸 confusion matrix라고 합니다. confusion matrix는 분류 모델의 정확도를 평가하기 위해 사용됩니다. TP (True Positive) : 실제로 positive인 값을 positive라고 잘 예측함 FP (False Positive) : 실제로.. 2024. 8. 27. DSP Signal flow 문제 오답 정리 문제 6.32 Transpose한 것은 signal folw 화살표 방향과 input/output을 반대로 바꿔주는 것과 동일하다. Reference[1] A. V. Oppenheim and R. W. Schafer, Discrete-time signal processing. New York, Ny: Pearson, 2013. 2024. 6. 17. DFT를 이용한 Signal Fourier Analysis (windowing / spectral sampling의 영향) 일반적으로, 컴퓨터를 통해 신호를 분석하는데 DFT를 사용합니다. DFT는 DTFT의 주파수 영역 샘플로 filtering, spectral anlysis에 유용한데 왜 그런지 알아보겠습니다. 그리고 시간 영역에서의 windowing과 주파수 영역에서의 sampling이 DFT 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보도록 하겠습니다. DFT와 DTFT 간 관계 CTFT와 DTFT의 관계식이 위와 같을 때, 시퀀스 $x[n]$과 유한한 길이의 window $w[n]$ 간 곱은 $v[n]$으로 정의됩니다. $v[n]$의 DTFT는 아래와 같습니다. $V[k]=V(e^{j\omega})|_{\omega=2\pi k / N}$ 식을 통해, DTFT를 fundamental frequency $\omega_0=2\p.. 2024. 6. 11. DFT (Discrete Fourier Transform) 바로 알기 이산 푸리에 변환 (DFT)의 정의와 특성, 그리고 중요한 개념인 circular convolution에 대해 알아보고 예제를 통해 개념을 정리해봅시다. DFT를 쓰는 이유DFS (Discrete Fouirer Series)는 신호가 주기적인 성질을 가진다고 가정하고, 이를 이산 시간 신호의 주파수 영역 표현으로 변환합니다. 주파수 축에서는 이산적인 값으로 나오지만, 만약 신호가 주기적이지 않을 경우에는 정확한 표현이 어려울 수 있다는 문제가 있습니다. 반면, DTFT(Discrete-Time Fourier Transform)는 주기성과 무관하게 모든 시간 영역 신호를 주파수 영역으로 변환할 수 있습니다. 하지만, DTFT 결과는 주파수 축에서 연속적인 값으로 나오기 때문에, 이산적인 정보만을 처리할 .. 2024. 6. 9. 선형 컨볼루션 (Linear convolution)과 원형 컨볼루션 (Circular convolution) 선형 컨볼루션과 원형 컨볼루션의 개념에 대해 알아보고 파이썬 코드로 구현해 봅시다. Linear convolution linear convoluton은 주어진 두 개의 이산 시간 신호를 이용하여 새로운 신호를 생성합니다. 식으로 자세히 설명드리자면, 모든 정수 $k$에 대해, 입력 신호 $x[k]$와 시스템 응답 $h[n-k]$의 곱을 합산하는 방식으로 값을 구합니다. 입력으로 $x[n]$, 시스템 임펄스 응답으로 $h[n]$이 위와 같이 주어졌다고 가정해봅시다. linear convolution은 두 신호가 겹치는 모든 위치에서 합산이 이루어집니다. 따라서, 신호가 완전히 겹치는 모든 부분을 포함하여 결과를 생성합니다. Circular convolutionCircular convolution은 두 .. 2024. 6. 7. 2024.06.07 신입생 세미나 The Cepstrum and Homomorphic Speech Processing 질문 정리 2/2 질문1. quefrency aliasing이 뭔지 설명해주세요. 2. filtering을 할 때 desired와 undesired가 각각 뭔가요?뭘 분석하고자 하는지, 목적에 따라 다를 것임voiced이냐 unvoiced이냐를 판별할 때 desired는 excitation 3. lowpass liftering을 하면 뭐가 나오고 high liftering을 하면 뭐가 나와요? highpass liftering할 때 desired: excitation 분리할 수 있게 됨 → pitch periodlowpass liftering할 때 desired: vocal tract 분리할 수 있게 됨 → formant 4. 음성인식 task일 때, 어떤 liftering을 하면 좋을까요?힌트: 발화자가 무슨 말.. 2024. 6. 7. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 21 다음
