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Review Microsoft's VALL-E 2 (Achieving Human Parity in Zero-shot TTS)

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마이크로소프트의 VALL-E 2 검토 (Zero-shot TTS에서 인간 수준 달성)

Zero-shot TTS는 많은 사람들이 여전히 몇 년 먼 것이라고 생각했던 선을 넘었습니다. 마이크로소프트의 VALL-E 2는 견고성, 자연스러움, 화자 유사성 측면에서 LibriSpeech와 VCTK 모두에서 인간 수준에 도달한 첫 번째 신경망 코덱 언어 모델입니다.

5월 7, 2025· 1 min read

Understand Microsoft's VALL-E 2 in 3 Minutes (Achieving Human Parity in Zero-shot TTS)

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3분 안에 마이크로소프트의 VALL-E 2 이해하기 (Zero-shot TTS에서 인간 수준 달성)

시간이 부족하지만 VALL-E 2가 갑자기 zero-shot TTS의 기준점이 된 이유를 알아야 합니까?

5월 7, 2025· 1 min read

From OpenAI Whisper to Your In-House ASR Service: Recognizing Name Entities & Domain-Specific Terms

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OpenAI Whisper에서 자체 ASR 서비스로: 이름 엔티티 및 도메인별 용어 인식

Whisper는 즉시 인상적이지만, 실제로 프로덕션에 배포한 사람이라면 누구나 고통을 알고 있습니다: 고유명사, 제품 이름, 의료 용어, 법률 용어, 그리고 도메인 어휘의 전체 긴 꼬리를 잘못 처리합니다

12월 20, 2024· 1 min read

Google Researcher's In-Depth Analysis on End-to-End Speech Recognition, Part 1: Overview & Modeling

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Google 연구원의 End-to-End 음성 인식에 대한 심층 분석, Part 1: 개요 & 모델링

딥러닝의 10년은 ASR 단어 오류율을 50% 이상 상대적으로 감소시켰고, 그 과정에서 고전적인 HMM 파이프라인을 유물처럼 보이게 만들었습니다.

6월 7, 2024· 1 min read

Deduct OpenAI GPT-4o's Neural Network Architecture

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OpenAI GPT-4o의 신경망 아키텍처 추론하기

OpenAI는 GPT-4o에 대한 논문을 발표하지 않았으므로, 이 영상은 다음 최선의 방법을 제시합니다: OpenAI가 실제로 시연한 기능을 바탕으로 신경망 아키텍처가 거의 확실히 어떤 모습인지를 역엔지니어링합니다

5월 17, 2024· 1 min read

Google's Universal Speech Model for 100+ languages beats OpenAI's Whisper Model

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Google의 100개 이상 언어를 지원하는 Universal Speech Model이 OpenAI의 Whisper Model을 능가합니다

Google의 Universal Speech Model은 조용히 놀라운 성과를 달성했습니다: 레이블이 지정된 훈련 데이터의 약 1/7을 사용하면서 100개 이상의 언어에서 OpenAI의 Whisper와 동등하거나 능가하는 ASR 성능을 달성했습니다.

5월 6, 2024· 1 min read

Long Review: Apple's MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training

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긴 리뷰: Apple의 MM1: 멀티모달 LLM 사전 학습의 방법, 분석 및 인사이트

Apple은 많이 출판하지 않으므로, MM1 논문이 멀티모달 LLM 사전 학습에 대한 완전한 제거 연구와 함께 발표되었을 때, MLLM을 구축하는 모든 사람에게 올해 더 유용한 데이터 릴리스 중 하나였습니다.

3월 31, 2024· 1 min read

A Quick Review of Apple's SOTA Multimodal LLM: MM1

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Apple의 SOTA 멀티모달 LLM의 빠른 리뷰: MM1

MM1의 전체 분석에 시간이 없다면, 이 빠른 리뷰는 몇 분 안에 핵심을 제공합니다: Apple이 구축한 것, 아키텍처 및 데이터의 제거 연구에서 배운 것, 그리고 어떤 설계 결정이

3월 24, 2024· 1 min read

The Secret That Made Claude 3 Trump GPT-4

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Claude 3이 GPT-4를 능가하게 만든 비결

Claude 3 Opus가 MMLU, GPQA, GSM8K 및 대부분의 경계 평가 벤치마크에서 GPT-4를 능가했을 때, 흥미로운 질문은 Anthropic이 단순히 더 크게 확장했는지 여부가 아니라 어떤 학습 시간 비결이었는지였습니다.

3월 8, 2024· 1 min read

A Review of Microsoft+OpenAI, Google, Meta, and Nvidia's Open Source Large Speech Models for ASR

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Microsoft+OpenAI, Google, Meta, 및 Nvidia의 오픈 소스 대규모 음성 모델 검토(ASR용)

모든 주요 AI 연구소는 이제 ASR용 오픈 소스 대규모 음성 모델을 출시했으며, 프로덕션용으로 올바른 모델을 선택하는 것이 실제 결정이 되었습니다.

2월 9, 2024· 1 min read

From OpenAI's Whisper Model to Your Own In-House ASR Service: Postprocessing and Language Modeling

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OpenAI의 Whisper 모델에서 자신의 자체 ASR 서비스로: 후처리 및 언어 모델링

원본 Whisper 출력은 기본 상태에서 인상적이지만, 실제 사용자에게 배포한 모든 사람은 데모 트랜스크립트와 다운스트림 시스템이 실제로 사용할 수 있는 것 사이의 간격을 알고 있습니다.

1월 12, 2024· 1 min read

From OpenAI's Whisper Model to Your Own In-House ASR Service: Long Audio and Streaming (Part 3)

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OpenAI의 Whisper 모델에서 자신의 자체 ASR 서비스로: 긴 오디오 및 스트리밍 (Part 3)

Whisper는 30초 청크로 학습되었으며, 2시간 팟캐스트를 입력하거나 라이브 캡션 파이프라인에 연결하려고 할 때 한계를 드러냅니다.

12월 15, 2023· 1 min read

From OpenAI's Whisper Model to Your Own In-House ASR Service: ROI (Return-on-Investment) (Part 2)

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OpenAI의 Whisper 모델에서 자신의 자체 ASR 서비스로: ROI (투자 수익률) (Part 2)

ASR의 구축 대 구매 질문은 일반적으로 정확도 대 편의성으로 프레임화되지만, 실제 결정 요소는 제품 수명 동안의 ROI입니다.

12월 2, 2023· 1 min read

From OpenAI's Whisper Model to Your Own In-House ASR Service: Overview (Part 1)

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OpenAI의 Whisper 모델에서 자신의 자체 ASR 서비스로: 개요 (Part 1)

OpenAI가 Whisper를 오픈소스로 공개했을 때, 자체 ASR 서비스가 어떻게 보이는지에 대한 기준선을 조용히 재설정했습니다.

11월 3, 2023· 1 min read

Why word timestamps generated by OpenAI Whisper are not accurate? How to make them accurate again?

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OpenAI Whisper가 생성한 단어 타임스탐프가 정확하지 않은 이유는? 다시 정확하게 만들 수 있을까?

Whisper에 단어 타임스탐프를 요청하면 숫자가 반환됩니다 — 하지만 실제 오디오와 맞춰보려고 시도한 경험이 있다면, 노래방, 자막, 더빙을 위해 드리프트가 발생하고 잘못된 경계로 스냅되며 가끔은

10월 20, 2023· 1 min read

Speech Generative AI: VoiceBox by Meta AI (also Flow Matching and Neural ODE)

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음성 생성 AI: Meta AI의 VoiceBox(Flow Matching과 Neural ODE도)

수년 동안 음성 생성은 규모와 일반성 측면에서 텍스트 및 이미지 생성에 뒤떨어졌습니다 — 모든 작업은 자체 맞춤형 모델을 사용했습니다.

9월 14, 2023· 1 min read

A Review of SpeechT5: Introducing Google's T5 into Speech (ASR, TTS, SID, ...) Tasks

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SpeechT5 리뷰: 음성(ASR, TTS, SID, ...) 작업에 Google의 T5 도입하기

T5는 단일 인코더-디코더 사전 훈련 방식 아래에서 텍스트-텍스트 작업을 통합했으며 NLP의 핵심 도구가 되었습니다.

5월 20, 2023· 1 min read

[Olewave's Review] AudioLM: a Language Modeling Approach to Audio Generation

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[Olewave의 리뷰] AudioLM: 오디오 생성을 위한 언어 모델링 접근

AudioLM은 많은 사람들에게 오디오 생성이 신호 처리보다는 언어 모델링처럼 보여야 한다고 확신시킨 논문입니다.

3월 11, 2023· 1 min read

[10 mins] Explain Why OpenAI's Whisper API Isn't As Good As ChatGPT

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[10분] OpenAI의 Whisper API가 ChatGPT만큼 좋지 않은 이유 설명

Whisper는 큰 성공을 거두었지만, GPT-3이 NLP를 재편했던 방식으로 ASR을 재편하지는 못했습니다. 이 10분짜리 리뷰는 그 이유가 논문 자체에 내재되어 있다고 주장합니다.

3월 4, 2023· 1 min read

In-depth review of OpenAI's GPT-3 : Language Models are Few-Shot Learners (Part 1/3: Intro&Approach)

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OpenAI의 GPT-3에 대한 심층 검토: 언어 모델은 Few-Shot 학습자입니다 (파트 1/3: 소개 & 접근)

이 세 부분 GPT-3 검토의 첫 번째 부분은 규모를 연구 베팅에서 업계 복음으로 바꾼 논문을 설정합니다.

2월 11, 2023· 1 min read

In-depth Review of VALL-E: Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers

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VALL-E의 심층 리뷰: 신경 코덱 언어 모델이 영샷 텍스트 음성 합성기

3초 참고 클립으로부터의 영샷 TTS는 VALL-E가 출시될 때까지 불가능해 보였지만, 이 심층 리뷰는 Microsoft가 정확히 어떻게 이를 달성했는지를 상세히 설명합니다.

2월 4, 2023· 1 min read

Understand Microsoft's VALL-E in 3 Minutes (SOTA Zero-shot TTS)

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3분 안에 Microsoft의 VALL-E 이해하기 (최고 성능 영샷 TTS)

VALL-E는 TTS가 신호 회귀처럼 보이기를 멈추고 언어 모델링처럼 보이기 시작한 순간이며, 이 빠른 설명은 당신을 신속하게 이해하도록 도와줍니다.

2월 4, 2023· 1 min read

[Olewave's Review] OpenAI's Whisper ASR: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

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[Olewave의 리뷰] OpenAI의 Whisper ASR: 대규모 약한 지도를 통한 강건한 음성 인식

OpenAI가 Whisper를 출시했을 때, ASR 커뮤니티는 68만 시간의 다국어, 다중 작업, 웹 크롤링 오디오로 훈련되어 사투리, 배경 소음, 기술 용어 전반에 걸쳐

10월 31, 2022· 1 min read

Olewave's most detailed illustration of RNN-T: Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks

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Olewave의 RNN-T 설명 중 가장 상세함: Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks

Alex Graves의 RNN-T 논문은 오늘날 출시되는 거의 모든 스트리밍 ASR 시스템의 조용한 조상이며, Google의 온디바이스 인식기에서부터 NeMo, ESPnet 등의 수많은 오픈소스 트랜스듀서 스택에 이르기까지입니다.

9월 3, 2022· 1 min read

[Olewave's Long Review] Efficient Training of Neural Transducer for Speech Recognition

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[Olewave의 롱 리뷰] 음성 인식을 위한 신경 트랜스듀서의 효율적인 훈련

신경 트랜스듀서는 스트리밍 ASR의 주력이지만, 효율적으로 훈련하는 것은 유명하게 고통스럽습니다: RNN-T 손실은 시퀀스 길이에서 3제곱 메모리를 가지며, 정렬 격자는 긴 발화에서 폭발하고, 단일-

7월 23, 2022· 1 min read

[Long Review] Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition

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[장문 리뷰] Conformer: 음성 인식을 위한 Convolution-augmented Transformer

Conformer는 end-to-end ASR을 조용히 장악한 모델이며, 모든 Transformer 블록에 convolution 모듈을 추가하는 그 방식은 단순하지만 놀랍게도 잘 작동하는 아이디어 중 하나입니다.

6월 11, 2022· 1 min read

[Long Review] Fully Sharded Data Parallel: faster AI training with fewer GPUs

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[긴 리뷰] Fully Sharded Data Parallel: 더 적은 GPU로 더 빠른 AI 학습

적당한 GPU 예산으로 수십억 매개변수 음성 또는 언어 모델을 학습하는 것은 파이프라인 병렬화, 텐서 병렬화, 또는 ZeRO 스타일의 옵티마이저 샤딩 중에서 선택해야 하는 것을 의미했습니다.

4월 23, 2022· 1 min read

[Short Review] Fully Sharded Data Parallel: faster AI training with fewer GPUs

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[짧은 리뷰] Fully Sharded Data Parallel: 더 적은 GPU로 더 빠른 AI 학습

Fully Sharded Data Parallel은 모든 음성 및 언어 팀이 결국 묻는 질문에 대한 Meta의 답변입니다: 더 큰 규모의 GPU를 프로비저닝하지 않고 한 자릿수 더 큰 모델을 학습하는 방법은 무엇일까요?

4월 23, 2022· 1 min read

From Breaking Bad to Wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations

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Breaking Bad에서 Wav2vec 2.0으로: 음성 표현의 자기 지도 학습을 위한 프레임워크

Walter White, Jesse Pinkman, 그리고 레이블이 없는 오디오 배치가 공통점이 뭘까요?

1월 22, 2022· 1 min read

Exploring Wav2vec 2.0 fine-tuning for improved speech emotion recognition

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음성 감정 인식 개선을 위한 Wav2vec 2.0 미세 조정 탐색

음성 감정 인식은 오랫동안 작은 레이블된 데이터셋과 손으로 만든 음향 특성에 갇혀 있었습니다.

12월 4, 2021· 1 min read

Tag: gpt-4o