오디오 데이터 전처리 (1) Waveform – 현토리: 파형 이해와 전처리 기법

오디오 데이터 전처리 (1) Waveform – 현토리: 딥러닝을 위한 변환

오디오 데이터는 연속형 데이터입니다. 이는 시간에 따라 끊임없이 변하는 신호로 표현되기 때문에 딥러닝 모델에 바로 입력하기 어렵습니다. 딥러닝 모델은 일반적으로 이산형 데이터를 입력으로 받기 때문에 오디오 데이터를 이산형 벡터로 변환해야 합니다. 이 과정을 디지털화라고 합니다.

디지털화는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정입니다. 아날로그 신호는 시간에 따라 연속적으로 변하는 신호를 의미하며, 디지털 신호는 시간에 따라 이산적으로 변하는 신호를 의미합니다.

아날로그-디지털 변환 (ADC)은 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 장치입니다. ADC는 아날로그 신호의 값을 일정 간격으로 샘플링하여 디지털 값으로 변환합니다. 이때, 샘플링 주파수는 1초 동안 샘플링되는 횟수를 의미하며, 샘플링 주파수가 높을수록 더 많은 정보를 담을 수 있습니다.

샘플링 주파수는 나이퀴스트-샤논 샘플링 정리에 의해 결정됩니다. 이 정리는 원래 신호의 최대 주파수의 두 배 이상의 샘플링 주파수를 사용해야 원래 신호를 완벽하게 복원할 수 있다고 명시합니다. 따라서 오디오 신호의 경우 일반적으로 44.1kHz의 샘플링 주파수를 사용합니다.

샘플링 주파수 외에도 양자화 비트 수는 디지털화 과정에서 중요한 요소입니다. 양자화 비트 수는 각 샘플을 표현하는 데 사용되는 비트 수를 의미하며, 양자화 비트 수가 높을수록 더 많은 디지털 값을 사용할 수 있으므로 더 정확하게 아날로그 신호를 표현할 수 있습니다.

디지털화는 오디오 데이터 전처리에서 매우 중요한 단계입니다. 적절한 샘플링 주파수와 양자화 비트 수를 선택해야 딥러닝 모델이 오디오 데이터를 정확하게 학습할 수 있습니다.