forced_alignment_with_torchaudio_tutorial 번역 #782
Conversation
| wav2vec2을 이용한 강제 정렬 | ||
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| **Author**: `Moto Hira <[email protected]>`__ |
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저자와 번역자 정보를 다른 페이지 참고해서 추가 부탁드립니다
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| **Author**: `Moto Hira <[email protected]>`__ | ||
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| 이번 튜토리얼에서는 `CTC-Segmentation of Large Corpora for German End-to-end Speech Recognition <https://arxiv.org/abs/2007.09127>`__ 에서 설명한 CTC 분할 알고리즘을 이용하여 torchaudio를 가지고 정답 스크립트를 음성에 맞추는 방법에 대해 설명합니다. |
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문장 길이가 길어보이므로 적절히 줄내림을 추가 부탁드립니다
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| 만약 본인만의 코퍼스에 대해 강제 정렬하려는 경우, :py:class:`torchaudio.pipelines.Wav2Vec2FABundle` 를 사용하는 것을 추천합니다. | ||
| 이는 강제 정렬을 위해 특별히 훈련된 사전 훈련 모델과 함께 :py:func:`~torchaudio.functional.forced_align` 및 여러 함수를 결합하여 사용할 수 있게 합니다. | ||
| 사용법에 대한 자세한 내용은 다국적 데이터를 위한 강제 정렬을 설명하는 `Forced alignment for multilingual data <forced_alignment_for_multilingual_data_tutorial.html>`__ 를 참조하세요. |
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다국적 데이터보다는 보통 다국어 데이터로 많이 사용하니 바꾸는건 어떨까요?
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| # 정렬 과정은 다음과 같습니다. | ||
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| # 1. 오디오로부터 프레임별 라벨 확률을 추정한다. |
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https://tutorials.pytorch.kr/recipes/recipes/loading_data_recipe.html 여길 보니깐 waveform을 파형이라고 번역을 했는데 오디오 파형이라고 하는 게 좋을 거 같은데 어떠실까요?
피드백 감사합니다! 피드백 주신 거 반영해서 수정하도록 하겠습니다! |
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| # 이번 튜토리얼에서, torchaudio의 wav2vec2 모델을 사용하여 강제 정렬을 위한 CTC 분할을 수행하는 방법을 살펴보았습니다. | ||
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불필요한 newline이 포함되어있습니다 제거 부탁드립니다
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529번째 줄 말씀하시는 걸로 이해했는데 맞을까요??
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531번째 줄 말씀하신거였군요. 수정하도록 하겠습니다
| # 좋습니다. | ||
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| # 단어와 함께 분할을 병합 |
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Merge the segments into words
'여러 분할을 단어로 병합' 정도가 더 자연스럽지 않을까요?
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넵! 제가 번역한 건 지금 보니 너무 어색하고 이상하네요...
phoneme을 발성한 구간을 합쳐서 한 단어를 발성한 구간으로 만들어가는 과정이기 때문에 '여러 분할을 단어로 병합'이 자연스러운 표현이 맞습니다. 오늘 밤에 수정하도록 하겠습니다. 피드백 감사합니다
| # 결론 | ||
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| # 이번 튜토리얼에서, torchaudio의 wav2vec2 모델을 사용하여 강제 정렬을 위한 CTC 분할을 수행하는 방법을 살펴보았습니다. |
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해당 줄에서 newline이 아직 포함되어있습니다 수정 부탁드립니다
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많이 늦어서 죄송합니다. 해당 이슈 처리했습니다
kimgyujin
force-pushed
the
intermediate
branch
3 times, most recently
from
f1730ec
to
e9ee85c
Compare
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| **Author**: `Moto Hira <[email protected]>`_ | ||
| **번역**: `김규진 <http://github.com/kimgyujin/>`_ |
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번역 앞에 공백이 있고 author는 저자로 번역하는게 더 좋을거 같습니다
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수정 반영 했습니다. 피드백 감사합니다. 6d3fa96
라이선스 동의
변경해주시는 내용에 BSD 3항 라이선스가 적용됨을 동의해주셔야 합니다.
더 자세한 내용은 기여하기 문서를 참고해주세요.
동의하시면 아래
[ ]를[x]로 만들어주세요.관련 이슈 번호
이 Pull Request와 관련있는 이슈 번호를 적어주세요.
이슈 또는 PR 번호 앞에 #을 붙이시면 제목을 바로 확인하실 수 있습니다. (예. #999 )
PR 종류
이 PR에 해당되는 종류 앞의
[ ]을[x]로 변경해주세요.PR 설명
이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.
https://tutorials.pytorch.kr/intermediate/forced_alignment_with_torchaudio_tutorial.html를 번역했습니다.
다만, 현재 레파지토리에 있는 코드는 단순히 리다이렉트 해주는 코드이기 때문에
리다이렉트 되는 https://pytorch.org/audio/stable/tutorials/forced_alignment_tutorial.html의 코드를 가져와서 추가한 후 이를 번역했습니다.
따라서, intermediate_source/forced_alignment_with_torchaudio_tutorial.py가 새롭게 추가가 됩니다.