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Boris Johnson’s Rise and Fall - an analysis of the mics

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Boris Johnson의 흥망 - 마이크의 분석

정치 뉴스는 보통 음성 AI 엔지니어가 금요일 오후에 큐에 올려놓는 것이 아니지만, Boris Johnson의 사임 발표는 일련의 스캔들에 대한 정당의 반란으로 마이크 뱅크 앞에서 전달되었습니다

7월 9, 2022· 1 min read

[Olewave's Long Review] Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

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[Olewave의 장편 리뷰] Xception: 깊이별 분리형 컨볼루션을 이용한 딥러닝

Xception은 Inception 가설을 논리적 극단까지 밀어붙이고 채널 간 및 공간적 상관관계를 완전히 분리된 연산으로 밀어붙였으며, 이로 인해 인기를 얻은 깊이별 분리형 컨볼루션은 이제 모든 곳에 나타난다

7월 9, 2022· 1 min read

Dr. Fauci was caught on hot mic - 'what a moron' -- analysis from a research perspective

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Fauci 박사가 핫 마이크에 잡혔다 - '정말 한심하네' -- 연구 관점에서의 분석

박사.

7월 2, 2022· 1 min read

Phased Array Radar on China's Aircraft Carrier Fujian 003 and Its Connection with Speech Beamforming

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중국의 항공모함 Fujian 003의 위상배열 레이더와 음성 빔포밍의 연결

중국의 최신 항공모함 Fujian 003에 탑재된 위상배열 레이더와 스마트 스피커가 시끄러운 방에서 당신의 말을 들을 수 있게 하는 마이크 어레이는 실제로 같은 기본 수학을 공유합니다.

6월 25, 2022· 1 min read

How Does the All-New Dictation in iOS 16 Work? Reveal Apple's Secret Sauce by a Speech Researcher!

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iOS 16의 새로운 받아쓰기 기능은 어떻게 작동할까요? Apple의 비결을 음성 연구원이 밝혀줍니다!

Apple의 iOS 16 받아쓰기는 완전히 기기에서 실행되며, 이 단일 설계 선택은 지연 시간, 개인정보 보호, 그리고 휴대폰에서 실행 가능한 ASR 아키텍처의 종류에 대한 연쇄적 영향을 미칩니다.

6월 18, 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

博士大叔使用计算机作弊降维打击2022高考数学压轴大题 Ph.D. uses computer cheating to solve 2022 college entrance math exam

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박사 아저씨가 컴퓨터로 2022 대입 수학 시험의 최종 문제를 풀다

연구용 컴퓨터 대수학 도구를 2022 중국 가오카오 수학 시험의 가장 어려운 문제에 사용하면 어떤 일이 일어날까요?

6월 8, 2022· 1 min read

[Long Review] Axial Attention in Multidimensional Transformers

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[장문 리뷰] Axial Attention in Multidimensional Transformers

이미지 또는 비디오에 대한 완전한 self-attention은 비용이 과도합니다. 이차 증가 없이 Transformer의 표현력을 유지하려면?

5월 28, 2022· 1 min read

[Short Review] Axial Attention in Multidimensional Transformers

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[단문 리뷰] Axial Attention in Multidimensional Transformers

Axial attention은 Transformer를 고차원 데이터에 대해 다루기 쉽게 유지하는 우아한 아이디어 중 하나입니다: 한 번에 모든 픽셀이나 모든 시간-주파수 빈에 주목하는 대신, 한 번에 한 축을 따라 주목합니다.

5월 28, 2022· 1 min read

[Long Review] Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis

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[롱 리뷰] Speaker Verification에서 Multispeaker Text-To-Speech Synthesis로의 Transfer Learning

이 논문은 제로샷 음성 클로닝을 실용적으로 만든 연구입니다: 수천 개의 노이즈가 많고 전사본이 없는 음성으로 판별적 검증 작업에서 speaker encoder를 학습한 후, 그 임베딩을 Tacotron 2로

5월 21, 2022· 1 min read

[Short Review] Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis

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[숏 리뷰] Speaker Verification에서 Multispeaker Text-To-Speech Synthesis로의 Transfer Learning

현대 제로샷 음성 클로닝 물결을 시작한 Google 논문은 아름답게 깔끔한 아키텍처를 가지고 있습니다: verification에 학습된 speaker encoder, 텍스트와 speaker 임베딩을

5월 21, 2022· 1 min read

[Short Review] Wav2Seq: Pre-training Speech-to-Text Encoder-Decoder Models Using Pseudo Languages

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[숏 리뷰] Wav2Seq: Pseudo Languages를 사용한 Speech-to-Text Encoder-Decoder Models의 Pre-training

wav2vec 2.0 같은 Self-supervised pretraining은 훌륭한 speech encoder를 제공했습니다, 하지만 전체 encoder-decoder ASR 시스템을 원하면, decoder는 여전히 처음부터 시작했습니다.

5월 14, 2022· 1 min read

[Long Review] Towards Zero-Label Language Learning

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[긴 리뷰] Towards Zero-Label Language Learning

인간이 레이블을 지정한 단 하나의 예제 없이 작업별 NLP 모델을 학습시킬 수 있다면 어떨까요? "Towards Zero-Label Language Learning"은 이 질문을 강하게 제기합니다.

5월 7, 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

[Short Review] Deduplicating Training Data Makes Language Models Better

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[Short Review] 훈련 데이터 중복 제거가 언어 모델을 더 좋게 만든다

당신의 언어 모델의 "일반화" 중 얼마나 많은 부분이 실제로는 단순한 반복일까요?

4월 16, 2022· 1 min read

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