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🌐 [i18n-KO] docs: ko: Chap3 Transformer architectures for audio

chapters/ko/_toctree.yml

@@ -36,7 +36,23 @@
  - local: chapter2/hands_on
  title: 실습 과제
 
+- title: 3단원. 오디오용 트랜스포머 아키텍처
+ sections:
+ - local: chapter3/introduction
+ title: 트랜스퍼모델 돌아보기
+ - local: chapter3/ctc
+ title: CTC 아키텍처
+ - local: chapter3/seq2seq
+ title: Seq2Seq 아키텍처
+ - local: chapter3/classification
+ title: 오디오 분류 아키텍처
+ - local: chapter3/quiz
+ title: 퀴즈
+ quiz: 3
+ - local: chapter3/supplemental_reading
+ title: 보충자료 및 리소스
+
 - title: 코스 이벤트
  sections:
  - local: events/introduction
- title: 라이브 세션과 워크샵
+ title: 라이브 세션과 워크샵

chapters/ko/chapter3/classification.mdx

@@ -0,0 +1,35 @@
+# 오디오 분류 아키텍처[[audio-classification-architectures]]
+
+오디오 분류의 목표는 오디오 입력에 대한 클래스 레이블을 예측하는 것입니다. 모델은 전체 입력 시퀀스를 포괄하는 단일 클래스 레이블을 예측하거나 모든 오디오 프레임(일반적으로 입력 오디오의 20밀리초마다)에 대한 레이블을 예측할 수 있으며, 이 경우 모델의 출력은 클래스 레이블 확률의 시퀀스입니다. 전자의 예로는 어떤 새가 특정 소리를 내는지 감지하는 것을 들 수 있고, 후자의 예로는 특정 순간에 어떤 화자가 말하는지 예측하는 화자 구분(speaker diarization)을 들 수 있습니다.
+
+## 스펙트로그램을 사용한 분류[[classification-using-spectrograms]]
+
+오디오 분류를 수행하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 이미지 분류 문제인 것처럼 가정하는 것입니다!
+
+스펙트로그램은 `(주파수, 시퀀스 길이)` 모양의 2차원 텐서라는 것을 기억하세요. [오디오 데이터 챕터](../chapter1/audio_data)에서 이러한 스펙트로그램을 이미지로 그려보았습니다. 여러분 아시나요? 말 그대로 스펙트로그램을 이미지로 취급하고 ResNet과 같은 일반 CNN 분류기 모델에 전달하면 매우 좋은 예측 결과를 얻을 수 있습니다. 더 좋은 방법은 ViT와 같은 이미지 트랜스포머 모델을 사용하는 것입니다.
+
+이것이 바로 **오디오 스펙트로그램 트랜스포머**가 하는 일입니다. 이 모델은 ViT 또는 비전 트랜스포머 모델을 사용하며, 일반 이미지 대신 스펙트로그램을 입력으로 전달합니다. 트랜스포머의 셀프 어텐션 레이어 덕분에 이 모델은 CNN보다 글로벌 컨텍스트를 더 잘 포착할 수 있습니다.
+
+ViT와 마찬가지로 AST(Audio Spectrogram Transformer) 모델은 오디오 스펙트로그램을 16×16픽셀의 부분적으로 겹치는 이미지 패치 시퀀스로 분할합니다. 그런 다음 이 패치 시퀀스는 일련의 임베딩으로 투영되고, 이 임베딩은 평소와 같이 트랜스포머 인코더에 입력으로 제공됩니다. AST는 인코더 전용 트랜스포머 모델이므로 출력은 16×16 입력 패치마다 하나씩 숨겨진 상태 시퀀스입니다. 여기에는 은닉 상태를 분류 확률에 매핑하기 위해 시그모이드 활성화가 포함된 간단한 분류 계층이 있습니다.
+
+<div class="flex justify-center">
+ <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/audio-course-images/resolve/main/ast.png" alt="오디오 스펙트로그램 트랜스포머는 스펙트로그램에서 가져온 일련의 패치에서 작동합니다.">
+</div>
+
+논문 [AST: 오디오 스펙트로그램 트랜스포머](https://arxiv.org/pdf/2104.01778.pdf)에서 가져온 이미지
+
+<Tip>
+💡 여기서는 스펙트로그램이 이미지와 동일하다고 가정하지만, 중요한 차이점이 있습니다. 예를 들어, 이미지의 내용을 위아래로 이동해도 일반적으로 이미지에 포함된 내용의 의미는 변하지 않습니다. 그러나 스펙트로그램을 위아래로 이동하면 소리에 포함된 주파수가 변경되어 소리의 성격이 완전히 달라집니다. 이미지는 변환 시에도 변하지 않지만 스펙트로그램은 그렇지 않습니다. 스펙트로그램을 이미지로 취급하는 것은 실제로는 매우 잘 작동할 수 있지만 실제로는 같은 것이 아니라는 점을 명심하세요.
+</Tip>
+
+## 모든 트랜스포머는 분류기가 될 수 있습니다.[[any-transformer-can-be-a-classifier]]
+
+[이전 섹션](ctc)에서 CTC가 인코더 전용 트랜스포머를 사용하여 자동 음성 인식을 수행하는 데 효율적인 기술이라는 것을 살펴보았습니다. 이러한 CTC 모델은 이미 토큰화 어휘에서 클래스 레이블에 대한 확률을 예측하는 분류기입니다. 라벨을 변경하고 특수한 CTC 손실 대신 크로스 엔트로피 손실 함수로 훈련하면 CTC 모델을 범용 오디오 분류기로 전환할 수 있습니다.
+
+예를 들어, HF 트랜스포머에는 `Wav2Vec2ForCTC` 모델뿐만 아니라 `Wav2Vec2ForSequenceClassification` 및 `Wav2Vec2ForAudioFrameClassification` 모델도 있습니다. 이러한 모델의 아키텍처 간의 유일한 차이점은 분류 계층의 크기와 사용되는 손실 함수입니다.
+
+실제로 모든 인코더 전용 오디오 트랜스포머 모델은 은닉 상태 시퀀스 위에 분류 레이어를 추가하여 오디오 분류기로 전환할 수 있습니다. (분류기에는 일반적으로 트랜스포머 디코더가 필요하지 않습니다.)
+
+전체 시퀀스에 대한 단일 분류 점수를 예측하기 위해 모델(Wav2Vec2ForSequenceClassification)에서는 숨겨진 상태의 평균을 구하여 분류 레이어에 입력합니다. 출력은 단일 확률 분포입니다.
+
+각 오디오 프레임에 대해 별도의 분류를 만들기 위해, 분류기(Wav2Vec2ForAudioFrameClassification)는 은닉 상태의 시퀀스에서 실행되므로 분류기의 출력도 시퀀스입니다.

chapters/ko/chapter3/ctc.mdx

@@ -0,0 +1,111 @@
+# CTC 아키텍처 [[ctc-architectures]]
+
+연결주의 시간 분류(CTC, Connectionist Temporal Classification)는 자동 음성 인식을 위한 인코더 전용 트랜스포머 모델에 사용되는 기법입니다. 이러한 모델의 예로는 **Wav2Vec2**, **HuBERT** 및 **M-CTC-T**가 있습니다.
+
+인코더 전용 트랜스포머는 모델의 인코더 부분만 사용하기 때문에 가장 간단한 종류의 트랜스포머입니다. 인코더는 입력 시퀀스(오디오 파형)를 읽고 이를 출력 임베딩이라고도 하는 은닉 상태 시퀀스로 매핑합니다.
+
+CTC 모델을 사용하면 은닉 상태 시퀀스에 추가 선형 매핑을 적용하여 클래스 레이블 예측을 얻습니다. 클래스 레이블은 **알파벳 문자**(a, b, c, ...)입니다. 이렇게 하면 어휘가 26자와 몇 개의 특수 토큰으로만 존재하면 되기 때문에 작은 분류 헤드로 대상 언어의 모든 단어를 예측할 수 있습니다.
+
+<div class="flex justify-center">
+ <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/audio-course-images/resolve/main/wav2vec2-ctc.png" alt="Transformer encoder with a CTC head on top">
+</div>
+
+지금까지는 NLP에서 BERT와 같은 모델을 사용하는 것과 매우 유사합니다. 인코더 전용 트랜스포머 모델이 텍스트 토큰을 인코더 숨겨진 상태 시퀀스에 매핑한 다음 선형 매핑을 적용하여 각 숨겨진 상태에 대해 하나의 클래스 레이블 예측을 얻습니다.
+
+음성에서는 오디오 입력과 텍스트 출력의 '정렬(alignment)'을 알 수 없다는 점이 문제입니다. 음성이 말하는 순서와 텍스트를 필사(transcribe)하는 순서가 같다는 것은 알지만(소위 단조로운 정렬의 경우), 필사하는 텍스트의 문자가 오디오와 어떻게 일치하는지는 알 수 없습니다. 바로 이 부분에서 CTC 알고리즘이 등장합니다.
+
+<Tip>
+💡 NLP 모델에서 어휘는 일반적으로 개별 문자뿐만 아니라 단어의 일부 또는 완전한 단어를 설명하는 수천 개의 토큰으로 구성됩니다. 그러나 CTC의 경우 작은 어휘가 가장 효과적이며 일반적으로 50자 미만으로 유지하려고 노력합니다. 트위터에서는 글자의 대소문자를 구분하지 않으므로 대문자(또는 소문자)만 사용해도 충분합니다. 숫자는 철자로 표기합니다(예: `"20"`은 `"twenty"`가 됩니다). 문자 외에도 최소한 단어 구분 토큰(공백)과 패딩 토큰이 필요합니다. 패딩 토큰은 자연어 처리 모델과 마찬가지로 여러 개의 예문을 일괄적으로 결합할 수 있게 해주지만, 모델이 무음을 예측할 때 사용하는 토큰이기도 합니다. 영어에서는 `'` 문자를 유지하는 것도 유용합니다. `it`s`와 `its`는 매우 다른 의미를 갖기 때문입니다.
+</Tip>
+
+## 정렬을 어떻게 확인하지?[[dude-wheres-my-alignment]]
+
+자동 음성 인식(ASR)은 오디오를 입력으로 받아 텍스트를 출력으로 생성합니다. 텍스트를 예측하는 방법에는 몇 가지 선택지가 있습니다:
+
+- 개별 문자로 인식
+- 음소(phonemes)로 인식
+- 단어 토큰으로 인식
+
+자동 음성 인식 모델은 `(오디오, 텍스트)` 쌍으로 구성된 데이터 셋에 대해 학습되며, 텍스트는 오디오 파일의 사람이 만든 필사본입니다. 일반적으로 데이터 셋에는 오디오 파일에서 어떤 단어나 음절이 어디에 나오는지 알려주는 타이밍 정보가 포함되지 않습니다. 훈련 중에 타이밍 정보에 의존할 수 없기 때문에 입력과 출력 순서를 어떻게 정렬해야 하는지 알 수 없습니다.
+
+입력이 1초짜리 오디오 파일이라고 가정해 봅시다. **Wav2Vec2** 모델에서는 먼저 CNN 피처 인코더를 사용하여 오디오 입력을 더 짧은 은닉 상태 시퀀스로 다운샘플링하는데, 여기에는 오디오 20밀리초당 하나의 은닉 상태 벡터가 있습니다. 오디오 1초에 대해 50개의 은닉 상태 시퀀스를 트랜스포머 인코더로 전달합니다. (입력 시퀀스에서 추출된 오디오 세그먼트는 부분적으로 겹치므로 20밀리초마다 하나의 은닉 상태 벡터가 출력되지만 각 은닉 상태는 실제로 25밀리초의 오디오를 나타냅니다.)
+
+트랜스포머 인코더는 이러한 숨겨진 상태 각각에 대해 하나의 특징 표현을 예측하므로 트랜스포머로부터 50개의 출력 시퀀스를 수신합니다. 이러한 각 출력의 차원은 768입니다. 따라서 이 예제에서 트랜스포머 인코더의 출력 시퀀스는 `(768, 50)` 모양을 갖습니다. 이러한 각 예측은 음소 지속 시간보다 짧은 25ms의 시간을 포함하므로 전체 단어가 아닌 개별 음소 또는 문자를 예측하는 것이 합리적입니다. CTC는 작은 어휘에서 가장 잘 작동하므로 문자를 예측해 보겠습니다.
+
+<div class="flex justify-center">
+ <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/audio-course-images/resolve/main/cnn-feature-encoder.png" alt="The audio waveform gets mapped to a shorter sequence of hidden-states">
+</div>
+
+텍스트 예측을 위해 768차원 인코더 출력 각각을 선형 레이어("CTC 헤드")를 사용하여 문자 레이블에 매핑합니다. 그런 다음 모델은 로그를 포함하는 `(50, 32)` 텐서(여기서 32는 어휘의 토큰 수)를 예측합니다. 시퀀스의 각 특징에 대해 하나의 예측을 수행하므로 오디오의 각 초에 대해 총 50개의 문자를 예측하게 됩니다.
+
+그러나 단순히 20ms마다 한 문자를 예측한다면 출력 시퀀스는 다음과 같이 보일 수 있습니다:
+
+```text
+BRIIONSAWWSOMEETHINGCLOSETOPANICONHHISOPPONENT'SSFAACEWHENTHEMANNFINALLLYRREECOGGNNIIZEDHHISSERRRRORR ...
+```
+
+자세히 보면 영어와 다소 비슷하지만 많은 문자가 중복되어 있습니다. 이는 모델이 입력 시퀀스의 오디오 20밀리초마다 *어떤 것*을 출력해야 하기 때문이며, 한 문자가 20밀리초보다 긴 기간에 걸쳐 분산되어 있으면 출력에 여러 번 나타나게 됩니다. 특히 훈련 중에는 대본의 타이밍을 알 수 없기 때문에 이를 피할 방법이 없습니다. CTC는 이러한 중복을 필터링하는 방법입니다.
+
+(실제로 예측된 시퀀스에는 모델이 소리가 무엇을 나타내는지 잘 모를 때나 문자 사이의 빈 공간을 위한 많은 패딩 토큰도 포함되어 있습니다. 명확성을 위해 예제에서 이러한 패딩 토큰을 제거했습니다. 오디오 세그먼트가 부분적으로 겹치는 것도 출력에서 문자가 중복되는 또 다른 이유입니다.)
+
+## CTC 알고리즘[[the-ctc-algorithm]]
+
+CTC 알고리즘의 핵심은 흔히 **공백 토큰**이라고 불리는 특수 토큰을 사용하는 것입니다. 이것은 모델이 예측하는 또 다른 토큰이며 어휘의 일부입니다. 이 예시에서 빈 토큰은 `_`로 표시됩니다. 이 특수 토큰은 문자 그룹 간의 엄격한 경계 역할을 합니다.
+
+CTC 모델의 전체 출력은 다음과 같을 수 있습니다:
+
+```text
+B_R_II_O_N_||_S_AWW_|||||_S_OMEE_TH_ING_||_C_L_O_S_E||TO|_P_A_N_I_C_||_ON||HHI_S||_OP_P_O_N_EN_T_'SS||_F_AA_C_E||_W_H_EN||THE||M_A_NN_||||_F_I_N_AL_LL_Y||||_RREE_C_O_GG_NN_II_Z_ED|||HHISS|||_ER_RRR_ORR||||
+```
+
+토큰 `|`는 단어 구분 문자입니다. 이 예에서는 공백 대신 `|`를 사용하여 단어 나누기 위치를 더 쉽게 파악할 수 있도록 했지만 동일한 용도로 사용됩니다.
+
+CTC 공백 문자를 사용하면 중복 문자를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 예측된 시퀀스의 마지막 단어인 `_ER_RRR_ORR`을 살펴봅시다. CTC 공백 토큰이 없으면 이 단어는 다음과 같이 보입니다:
+
+```text
+ERRRRORR
+```
+
+단순히 중복된 문자를 제거하면 `EROR`이 됩니다. 이는 분명 올바른 철자가 아닙니다. 하지만 CTC 빈 토큰을 사용하면 각 그룹에서 중복을 제거할 수 있습니다. 따라서:
+
+```text
+_ER_RRR_ORR
+```
+
+는 아래와 같이 변경됩니다.:
+
+```text
+_ER_R_OR
+```
+
+이제 `_` 빈 토큰을 제거하여 최종 단어를 얻습니다:
+
+```text
+ERROR
+```
+
+이 논리를 `|`를 포함한 전체 텍스트에 적용하고 남은 `|` 문자를 공백으로 바꾸면 최종 CTC 디코딩된 출력은 다음과 같습니다:
+
+```text
+BRION SAW SOMETHING CLOSE TO PANIC ON HIS OPPONENT'S FACE WHEN THE MAN FINALLY RECOGNIZED HIS ERROR
+```
+
+요약하자면, 모델은 입력 파형에서 (부분적으로 겹치는) 오디오의 20ms마다 하나의 토큰(문자)을 예측합니다. 이로 인해 많은 중복이 발생합니다. CTC 빈 토큰 덕분에 단어의 올바른 철자를 파괴하지 않고도 이러한 중복을 쉽게 제거할 수 있습니다. 이는 출력 텍스트를 입력 오디오와 정렬하는 문제를 해결하는 매우 간단하고 편리한 방법입니다.
+
+<Tip>
+💡 실제 Wav2Vec2 모델에서 CTC 빈 토큰은 패딩 토큰 `<pad>`와 동일합니다. 이 모델은 예를 들어 현재 20ms의 오디오에 대해 예측할 명확한 문자가 없는 경우와 같이 이러한 `<pad>` 토큰을 많이 예측합니다. 패딩에 CTC 공백(blanking)과 동일한 토큰을 사용하면 디코딩 알고리즘이 단순화되고 어휘를 작게 유지하는 데 도움이 됩니다.
+</Tip>
+
+인코더의 출력 시퀀스가 어휘에 음향 특징을 투영하는 선형 레이어로 이동하기 때문에 트랜스포머 인코더 모델에 CTC를 추가하는 것은 간단합니다.모델은 특수한 CTC 손실로 훈련됩니다.
+
+CTC의 한 가지 단점은 '소리'는 정확하지만 '철자'는 정확하지 않은 단어를 출력할 수 있다는 점입니다.결국 CTC 헤드는 완전한 단어가 아닌 개별 문자만 고려하기 때문입니다. 오디오 트랜스크립션의 품질을 개선하는 한 가지 방법은 외부 언어 모델을 사용하는 것입니다. 이 언어 모델은 기본적으로 CTC 출력 위에 맞춤법 검사기 역할을 합니다.
+
+## Wav2Vec2, HuBERT, M-CTC-T, ...의 차이점은 무엇인가요?[[whats-the-difference-between-wav2vec2-hubert-mctct]]
+
+모든 트랜스포머 기반 CTC 모델은 매우 유사한 아키텍처를 가지고 있습니다. 트랜스포머 인코더(디코더는 아님)를 사용하며 그 위에 CTC 헤드가 있습니다. 아키텍처 측면에서 보면 다른 점보다는 비슷한 점이 더 많습니다.
+
+Wav2Vec2와 M-CTC-T의 한 가지 차이점은 전자는 원시 오디오 파형에서 작동하는 반면 후자는 멜 스펙트로그램을 입력으로 사용한다는 점입니다. 또한 두 모델은 서로 다른 목적으로 훈련되었습니다. 예를 들어, M-CTC-T는 다국어 음성 인식을 위해 훈련되었기 때문에 다른 알파벳 외에 한자를 포함하는 비교적 큰 CTC 헤드를 가지고 있습니다.
+
+Wav2Vec2와 HuBERT는 완전히 동일한 아키텍처를 사용하지만 매우 다른 방식으로 학습됩니다. Wav2Vec2는 오디오의 마스크된 부분에 대한 음성 단위를 예측하여 BERT의 마스크된 언어 모델링과 같이 사전 학습됩니다. HuBERT는 BERT에서 한 걸음 더 나아가 텍스트 문장의 토큰과 유사한 '개별 음성 단위'를 예측하는 방법을 학습하여 기존 NLP 기술을 사용하여 음성을 처리할 수 있도록 합니다.
+
+여기서 강조 표시된 모델만 트랜스포머 기반 CTC 모델이 아니라는 점을 분명히 말씀드립니다. 다른 모델도 많이 있지만 모두 비슷한 방식으로 작동한다는 것을 배웠습니다.