1.들어가기 앞서

앞으로 쓸 글 들은 음악, 음성 딥러닝에 사용되는 Mel-spectrogram을 공부하고 얻어낸 결과를 정리한 것 들이다.

학사 졸업논문을 작성하며 밴드 악기 분류 딥러닝 모델을 세우고 Mel-spectromgram의 특성을 알아내었다. 차근차근히 이론, 데이터 프로세싱, 모델, mel-spectrogram의 특징까지 연재할 계획이다.

2. 참고자료와 필요한 것들

학과에서 배운 물리적인 지식과 내가 따로 배운 수학들, 취미로 배운 음악이론, 딥러닝 모델까지 4가지가 섞여 있는데 앞으로 쓸 글들을 이해하기 위해서 간단한 미적분학, 푸리에 해석학의 기본적인 내용, 음들의 물리적 특성등을 알고 있으면 좋다.

필자도 코딩은 올해 들어 처음 접했는데 음악 딥러닝과 mel-spectrogram 등의 내용은 모두 https://www.youtube.com/@ValerioVelardoTheSoundofAI
https://github.com/musikalkemist
을 통해서 배웠다. 기초적인 이론부터 실질적인 모델을 세우는 법까지 모두 들어있어 참고하면 좋다.