# Dataset 1. AIHub 방송 콘텐츠 대화체 음성인식 데이터 2. AIHub 자유대화 음성(일반남여) 3. AIHub 저음질 전화망 음성인식 데이터 4. 부동산 114 고객센터 5. clovacall 6. Kspon 각 전사 데이터를 NAS에 업로드하고 데이터 증강, 전/후처리 진행하고 검증 진행함. # Augmentation ## Aug용 추가 데이터셋 http://www.openslr.org/resources/28/rirs_noises.zip e6f48e257286e05de56413b4779d8ffb http://www.openslr.org/resources/17/musan.tar.gz 0c472d4fc0c5141eca47ad1ffeb2a7df ## 실행 구문 python3 aug_multi.py --musan-path musan/ --rir-path RIRS_NOISES/simulated_rirs/ --root-dir dataset/path ## 단일 샘플 만들기 python3 aug_multi.py --musan-path musan/ --rir-path RIRS_NOISES/simulated_rirs/ --root-dir dataset/path --use-list false # 검증 ## 실행 구문 python3 check_ogg.py --sub-dir {directory_name} --use-list true # NAS 폴더 ![NAS](https://user-images.githubusercontent.com/30919143/209759212-5a7b9640-07dc-403b-b9f8-6c62efc50140.png) # AWS Transcribe ## Lambda 1 - s3 특정 폴더에 음원 파일 업로드 - AWS Cloudwatch의 log를 인지해서 lambda1 동작 - AWS Transcribe에 해당 음원 파일의 s3 url을 전달해서 동작 요청 ## Lambda 2 - AWS Transcribe에서 전사 완료 후 log 출력 - AWS Cloudwatch에서 log를 인지해서 lambda2 동작 - 해당 전사 내용을 txt 파일로 파일명 처리 후 저장