파이토치 텐서플로우 저번 프로젝트에서 아쉬웠던 점과 좋았던점을 가져와
이번에는 아쉬움이 조금 덜한 프로젝트를 해보고 싶다.

본격적으로 pytorch와 tensorflow2.0을 다루기 직전이다.

• 사실 작년 프로젝트를 통해 텐서플로우2와 파이토치 모두 경험을 해보았다. 내가 처음부터 끝까지 코드를 구현 했었으면 지금 엄청 자신감이 넘쳤을 것이다.

• 아쉽게도 reference 코드 들을 많이 참고했다. 정해진 시간은 적었고 우리가 해야하는 주제가 "음성 합성" 이라는 주제 였기에 처음부터 빌드하고 설계하는 것은 불가능 했을것이다.

• 우리 팀원 3명 모두 딥러닝을 이론적으로만 알았지 실제로 구현해 본적은 없었다.
  그리고 음성 이라는 도메인 지식 역시 파장 진동수 이런것 마저 제대로 알지 못하는 상태였다.

• 왜 이런데도 불구하고 음성합성 주제를 했었을까?

• 그때 오히려 아무것도 몰랐었기에 text로 음성을 낸다는 것에 대한 막연한 호기심이 우리 팀원 모두를 이끌었었다.

• 어설프게라도 알았으면 도전 하지 않았을텐데 그리고 알았을 때 쯤은 이미 너무 멀리 와버렸을 때 였다.

• 그래도 sk플래닛의 t아카데미를 통해 음성합성 에 대해 조금 이나마 알게되고 멘토로 있었던 연구실 조교님이 어떤것이 가능한것이고 불가능 한 것인지 척도를 알려주었다.

• 최종 목표는 개인화된 음성합성을 구현 하는 것이었는데

• 최종 목표에는 이루지 못했고 KSS 데이터 셋으로 음성합성을 구현 하는 것 까지는 성공했다.

• 인터넷에서 20만번은 학습을 시켜야 성능이 잘 나온다고 하였다.

• 그래서 팀원 노트북 4일 밤을 켜두어 과제 마감 당일 까지 학습을 시켜 음성 합성을 성공 시켰다.

• 이렇게 용량이 큰 데이터를 이렇게 많이 학습해본 적은 처음 이였다.

• TIL 인데 갑자기 저번 프로젝트 이야기를 왜하는 것이냐면 저번에 아쉽게 내가 직접 빌드하고 팀원과 같이 구현하지 못한점이 바로 텐서플로우와 파이토치 에 처음 접하는 것이었다.

• 이번에 이렇게 본격적으로 배울 수 있게 되어서 저번에 아쉬웠던점을 매꾸고 싶다.

• 그리고 저번 프로젝트에서 느꼈던 학습을 했을때 구현이 됐다는 그 자신감을 이어 나가 이번 프로젝트도 성공 시키고 싶다.

• 마지막으로 TMI는 저번 프로젝트에서 우리팀원의 노고가 발표 영상에 잘 들어나고 어떻게 구현했는지 세세하게 영상에 녹아 들어있어서 수업내에서 1등을 했다.
• 이번에도 우리 5팀이 좋은 성과를 냈으면 좋겠다.