- 클린코드 스터디
- 캡스톤 프로젝트 아키텍처 설계를 위한 조사
- 소감
1. 클린코드
로버트 C.마틴의 『Clean Code』 5장 형식맞추기를 읽고 정리하는 시간을 가졌다.
이 문장을 누르면 클린코드 5장 형식맞추기 내용을 정리한 포스트로 연결된다.
2. 캡스톤 프로젝트 아키텍처 설계를 위한 조사
이번 학기 캡스톤 프로젝트의 아키텍처 설계를 위해 데이터와 기술에 대해 조사했다.
- 음성 인식 모델
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음성 파장 분석/시각화 : Python Librosa
리브로사(librosa)는 음악 및 오디오 신호 처리를 위한 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 음악 분석, 오디오 신호 변환 및 기타 오디오 처리 작업을 수행하기 위한 다양한 기능을 제공합니다.librosa의 기능 중 일부는 다음과 같습니다:
- 오디오 파일을 로드하고 저장하기 위한 함수
- 음악의 스펙트로그램, 멜 스펙트로그램 및 스펙트럼을 생성하는 함수
- 음악의 템포, 비트, 리듬 및 주파수를 추출하는 함수
- 음악 신호를 필터링하고 변환하는 함수
- 음악 데이터를 시각화하는 함수librosa는 많은 머신 러닝 및 딥 러닝 모델에서 음악 분석 및 처리를 위해 사용되며, 음악 정보 검색, 음악 생성 및 음악 추천 시스템과 같은 다양한 분야에서 응용됩니다.
[참고자료]
Librosa 라이브러리 개요
[Python 음성 데이터 분석] Librosa MFCC로 음성 데이터 특징 추출 및 음성인식 CNN 딥러닝 모델
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사용자 목소리로 음성 예시 구현
Google Text-to-Speech 사용하면 될 것 같음
SCE-TTS: 내 목소리로 TTS 만들기
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- 스크립트 작성 모델
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Fine-Tuning
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LangChain RAG
[참고자료]
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- 프론트엔드
- iOS/Android 모두 구현 가능하고, 팀원 다수가 사용할 수 있는 Flutter 선호
- 백엔드
- Amazon EC2로 서버 구축
- 로그인을 포함한 사용자 데이터는 Firestore로, 그 외 데이터는 DynamoDB를 사용하면 좋을 것 같음
소감
함께 클린코드 스터디를 하면서 각자의 코드 경험 공유를 통해 더 쉽게 이해하고 습득할 수 있었다. 함께 공부하니 집중도 잘 되고 의미있게 시간을 보낼 수 있어 유익했다.
