OCR라던가, 자연어처리(번역기 등) 등의 분야에서 워낙 고전의 알고리즘적인 접근법들이 딱히 좋은 발전을 보여주지 못했던 건 사실이고(~2010년대), CNN, RNN에 기반한 심층신경망 모델들이 그런 분야에서 높은 정확도를 보여주며 기술기반을 빠르게 대체했던 것 역시 사실이죠. 지금 전통적인 문법분석 기반의 번역기를 쓰는 회사가 얼마나 남아있을까요?
음질복원 분야 역시 기존의 전통적인 보간법이나 복원 알고리즘들이 있어왔지만 그것들에 비해 AI 모델 기반 복원의 퀄리티가 월등히 좋다면 산업계는 자연스럽게 이쪽을 선택할거라 생각합니다.
이미 iZotope 같은 세계 탑급의 음향/오디오 소프트웨어 회사들은 회사 내에 AI 연구원들을 많이 보유중이고 iZotope RX 같은 솔루션만 봐도 음악에서 특정 악기나 보컬을 제거하는 AI 기술을 최신 버전에서 적극적으로 도입하고 제공하고 있습니다.
보컬 제거 모델은 Ultimate Vocal Remover라는 오픈소스 어플리케이션이 있으니 한번 써보세요. 성능 정말 좋습니다.
OCR라던가, 자연어처리(번역기 등) 등의 분야에서 워낙 고전의 알고리즘적인 접근법들이 딱히 좋은 발전을 보여주지 못했던 건 사실이고(~2010년대), CNN, RNN에 기반한 심층신경망 모델들이 그런 분야에서 높은 정확도를 보여주며 기술기반을 빠르게 대체했던 것 역시 사실이죠. 지금 전통적인 문법분석 기반의 번역기를 쓰는 회사가 얼마나 남아있을까요?
음질복원 분야 역시 기존의 전통적인 보간법이나 복원 알고리즘들이 있어왔지만 그것들에 비해 AI 모델 기반 복원의 퀄리티가 월등히 좋다면 산업계는 자연스럽게 이쪽을 선택할거라 생각합니다.
이미 iZotope 같은 세계 탑급의 음향/오디오 소프트웨어 회사들은 회사 내에 AI 연구원들을 많이 보유중이고 iZotope RX 같은 솔루션만 봐도 음악에서 특정 악기나 보컬을 제거하는 AI 기술을 최신 버전에서 적극적으로 도입하고 제공하고 있습니다.
보컬 제거 모델은 Ultimate Vocal Remover라는 오픈소스 어플리케이션이 있으니 한번 써보세요. 성능 정말 좋습니다.