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STT(Speech-to-Text) 데이터: 음성을 텍스트로 변환하는 마법 🎤 - Part 2

1. 데이터 수집 단계별 상세 가이드 📝1.1 음성 녹음 환경 설정1. 녹음 공간- 방음/흡음 처리된 전문 스튜디오- 배경 소음 40dB 이하 유지- 적정 습도 40-60% 유지2. 녹음 장비- 전문 콘덴서 마이크 사용 (ex: Shure SM58, AKG C414)- 오디오 인터페이스 (ex: Focusrite Scarlett)- 팝 필터 필수1.2 녹음 사양 상세1. 기본 설정- 샘플링 레이트: 44.1kHz 또는 48kHz- 비트심도: 24bit- 파일 포맷: WAV (무손실)2. 녹음 레벨- 평균 -18dB ~ -12dB- 피크 -6dB 이하2. 전처리 파이프라인 상세 💫2.1 오디오 전처리 (Python 예시)import librosaimport numpy as npdef preprocess..

STT(Speech-to-Text) 데이터: 음성을 텍스트로 변환하는 마법 🎤

안녕하세요! 오늘은 AI 음성 인식의 핵심인 STT 데이터에 대해 자세히 알아보겠습니다.STT 데이터란? 🤔STT 데이터는 마치 우리가 외국어를 배울 때 듣기 교재와 스크립트를 함께 보는 것과 비슷합니다!음성 파일과 그에 해당하는 정확한 텍스트 전사(transcript)의 쌍AI 모델이 음성을 텍스트로 변환하는 법을 학습하는데 사용다양한 화자, accent, 환경 노이즈 등을 포함STT 데이터의 구성요소 🎯1. 음성 데이터 특성- 샘플링 레이트: 보통 16kHz 또는 44.1kHz- 오디오 형식: WAV, MP3, FLAC 등- 채널: 모노/스테레오- 비트심도: 16-bit, 24-bit 등2. 텍스트 데이터 특성- 발화 내용의 정확한 전사- 시간 정보 (타임스탬프)- 화자 정보- 감정/상황 태그 (..

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