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작년에 약식으로 진행하였던, "특정 음운에 대한 음성 데이터, 뇌파 데이터 사이의 유의미한 상관관계가 존재하는가 알아보는 탐구"를 제대로 진행하기 위해 선행연구를 조사하다 해당 논문을 발견하게 되었습니다.이 논문은 2024년 1월, 고려대학교 뇌인지공학과 및 인공지능학과에서 Nature Biomedical Engineering 저널에 발표한 논문으로, non-invasive한 방법으로 측정한 imagined speech EEG로부터 speech reconstruction하는 시스템을 소개합니다.스스로 이해가 안 되었던 부분은 풀어서 적었기에 의/오역이 존재할 수 있으며, 저의 추가적인 설명은 회색으로 작성해 두었으니 참고 부탁드립니다.■ Abstract brain activity에서 말을 재구성하려고 하..

ground truth (GT) voice, 기준 음성은 음성 합성 또는 음성 재구성과 관련된 연구에서 모델이나 시스템의 출력을 평가하는 데 사용되는 실제 음성 데이터이다.즉, 음성 합성 모델이 생성해야 할 최종 목표 음성, 그 정확한 음성의 예로 사용된다.상상된 음성을 다루는 연구에서는 상상만으로 발생한 뇌파 데이터를 기반으로 실제로 들을 수 있는 음성을 생성해야 하므로, 발화되지 않아 실제 음성 데이터가 없기 때문에, 이를 합성하는 것이 까다롭다.

FFT(고속 푸리에 변환) 알고리즘 소개 및 구현1. FFT(고속 푸리에 변환)란?고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)은 이산 푸리에 변환(DFT)을 빠르게 계산하는 알고리즘입니다. DFT는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하는 수학적 방법으로, 계산 복잡도가 O(N^2)이기에 큰 데이터셋에 대해 비효율적일 수 있습니다. FFT는 이러한 계산을 O(N log N)으로 줄여줍니다.2. FFT 알고리즘의 기본 원리FFT는 DFT를 계산할 때, 입력 신호를 재귀적으로 반으로 나누어 작은 부분들로 나누어 계산하는 방식입니다. 이러한 분할 정복 접근 방식은 중복 계산을 피할 수 있게 해주어 효율성을 극대화합니다.3. FFT 알고리즘의 구현이제 FFT 알고리즘의 파이썬 구현 ..

학교에서 서울대 AI 연구원에 다시 방문하였다. 작년에 이어 두 번째 방문이었는데, 장병탁 교수님과 연구원분들의 강의를 들은 후 '연구원과의 멘토링' 시간을 갖는, 동일한 일정이었다. 그러나 작년에 비해 AI에 대한 나의 생각과 지식의 수준도 변화하였기에, 보다 가치있는 시간을 보낼 수 있던 것 같다. 멘토링 시간에 이것저것 질문을 드렸는데, 한 연구원님께서 감사하게도 멘토링 종료 후 따로 명함을 주셔서, 이메일로 다시 연락을 드렸다. 그 대화에서 나온 이야기를 블로그에 올리는 걸 허락해 주셨기에, 가끔 올리며 정리하고자 한다.1. 인간의 무의식 중에 존재하는 차별과 편향을 따라가지 않는 AI내가 드린 첫 번째 질문은 AI가 인간의 무의식 중에 존재하는 차별과 편향을 따라가지 않을 수 있는지에 관한 것이..

02. AI가 바꾸는 경제 04. AI가 인간에게 어떤 질문을 하게 될까? [AI가 인간에게 질문할 수 있을까?] AI, 즉 인공지능은 '인간보다 똑똑한 기계'이기에 인간에게 질문할 필요가 없다. 그러나 질문을 한다는 것은 덜 똑똑하다는 것이 아닌 현명하다는 것이다. 소크라테스는 "너 자신을 알라"는 격언을 통해 자신의 무지를 인식하는 엄격한 잣대를 제시했다. 오늘날의 AI는 인간보다 똑똑하지만 현명하지 않기에 인간에게 질문할 리도 없고, 질문할 수도 없다. AI가 인간에게 묻는다는 건, 즉 '?'를 띄운다는 건 답변 능력이 없다는 뜻이다. AI가 답할 수 없는 질문에는 무엇이 있을까? 이는 앞으로 AI가 발전하게 될 방향과 발전과정에서 거쳐갈 단계를 안다면 찾아낼 수 있다. AI의 발전방향은 어떻게 결..

데이터 분석 시 CSP를 사용한다는 내용을 강의에서 들었는데, CSP가 무엇인지 검색해보니 클라우드 서비스 제공업체만 나와서 나름대로 찾아본 결과를 정리합니다. CSP에는 다양한 알고리즘이 있으며, 이 글은 단순한 하나의 알고리즘에 대한 설명이라는 점을 기억해 주시길 바랍니다. 또한, 공부하는 과정에서 기록한 것이기에 오개념이 있을 수도 있습니다. 01. CSP의 기본 개념1. CSP(Common Spatial Pattern)란?공통 공간 패턴, 즉 CSP는 뇌파 신호나 다른 공간적 신호를 분석할 때 사용하는 기법이다. CSP의 목적은 다변량 신호에서 두 개 이상의 클래스에 대한 공간 필터를 찾아 신호의 분산을 최대화하는 것이다.여기에서 다변량 신호란 여러 채널을 통해 측정된 신호를 의미하며, 클래스란 ..