머신러닝을 통해 음성 데이터를 러닝하고 있었는데 계속해서 하드디스크가 풀(full)이 되어 버리는 이슈가 생겼었다. 때문에 회사에서 10TB 짜리 하드디스크를 구매해서 머신 러닝용 서버에 꽂아서 기존에 디스크를 넣었을 때와 마찬가지고 fdisk를 통해 파티셔닝을 하려는데!!! 2TB까지만 지원이 되는 것이다. 사실 여지껏 2TB 이상의 하드를 사용할 일도 없었지만 한 가지 배웠기 때문에 공유한다 먼저 fdisk -l 명령어를 통해 새로 부착한 디스크의 정보를 알아낸다. 요런 식으로 나열이 되는데 지금은 집에서 사용하는 테스트 서버에서 재현을 하기 때문에 용량은 예시로 들겠다 이렇게 디스크를 확인한다. 예) /dev/sda : 10000GiB 이런식으로 적혀 있을 것이다 그후에 parted 명령어를 통해 ..

먼저 음성인식을 이해하기위해 오디오 스펙의 이해를 알고 와야한다. 초반의 음성인식은 단어 위주의 음성인식이었다. 기억하는 사람이 있을지는 모르겠지만 배우 안성기 씨가 연기하는 CF에서 본부에게 전화! 이렇게하면 전화가 걸렸던 광고가 있었다. 이런 광고인데 그때 당시의 기술은 단순 단어인식에서 끝이 났다면 현재의 음성인식은 어떠한가? 거의 AI 머신과 대화도 가능할 만큼 발전했고 문장도 이해하는 수준으로 발전했다. 도대체 어떤 원리로 이런 것들이 가능해진 것일까? 순서대로 알아보자. 자 우선, 우리가 어렸을 때 배웠던 것처럼.. 우리가 공부할 자습서들을 모은다. 꼭 다보지도 못할꺼면서 우리는 많은 양의 자습서를 구매했고 옆에 쌓아뒀다.(나만?) 공부할 자습서는 어떻게 모으는가? http://www.open..

음성인식이란 무엇일까? 컴퓨터가 사람의 음성을 인식하고 이해하는 것이라고 볼 수 있다. 내가 다룰 내용은 음성인식의 기초이지만 궁극적으론 STT(Speech To Text)의 내용을 다룰 것이다. 요즘 회사에서 프로젝트를 하면서 가장 중요한 코어 기능이 바로 저 STT이다. 컴퓨터를 전공한 사람, 컴퓨터를 좋아하는 사람은 알것이다. 컴퓨터는 완전 바보이다. 그렇기 때문에 컴퓨터에게 사람의 언어를 가르친다는 것은 정말 어려운 일일 수 있다. 기본적으로 컴퓨터는 0과 1로 이야기를 한다. 수무히 많은 0과1로 프로토콜을 만들어서 우리가 이해하는 언어와 비슷하게 이해하고 통신하는 것이 컴퓨터이다. 자 그렇다면 이 컴퓨터에게 말소리를 들려줘 보자! 이렇게 저렇게 녹음을 한 후 컴퓨터에게 하고싶은 말을 하고 녹음..

오늘은 파이썬의 장점을 더욱 강력하게 만들어주는 아나콘다 플랫폼을 소개하려 한다. 이미 많은 사람들이 알고 있기 때문에 간략한 설명과 사용법 그리고, 개발 환경에서 어떻게 접목시켜 사용하는지를 보여주려고 한다. 아나콘다 플랫폼은 무엇인가? 홈페이지에 들어가면 데이터 과학자를 위한 환경이 구성된 플랫폼이라고 적혀있다. 뭐야 나 데이터 과학자 아닌데? 난 안써도 되는건가 ? 뭐 이렇게 생각할수도 있다. 하지만 요즘 오픈소스를 가져다가 쓰다보면 tensorflow, numpy, pytorch 이런것들이 심심치 않게 포함되어 있는 것을 볼수 있다. 그리고 빠른 연산의 프로그래밍을 하려고 하다보면 cuda 엔진을 사용해야할 때도 있는데 이런것들이 아주 복잡하게 얽히고 섥혀있다. 그럼 pip install pyto..

아는 사람들은 알 것이다. 2019년 8월 1일부터 Google Play에 게시되는 앱에서는 64비트 아키텍처를 지원해야 합니다. 64비트 CPU는 사용자에게 더 빠르고 풍부한 환경을 제공합니다. 앱의 64비트 버전을 추가하면 성능이 향상되고 향후 혁신을 이룰 가능성이 높아지며 64비트 전용 하드웨어가 장착된 기기에 대응할 수 있습니다. https://developer.android.com/distribute/best-practices/develop/64-bit?hl=ko 참조 구글에서 이제는 NDK를 사용하는 앱은 무조건 64비트가 지원되도록 강제화 하기로 했다. 앱 안에서 네이티브 코드를 사용한다면? 1. 앱에서 C/C++(네이티브) 코드를 사용합니다. 2. 타사 네이티브 라이브러리와 연결됩니다. 3..