Statistical Intelligence Lab

연구실 소개

심층 학습 알고리즘을 개발하여 음성 및 뇌 신호를 포함한 다양한 신호 처리를 수행하고 신경망 압축을 수행합니다. 정확도를 꾸준히 유지하기 위해 런타임 시 각 입력에 맞게 조정되는 동적 입력 인식 양자화를 개발합니다. 성능을 유지하면서 매개변수와 추론 시간을 줄이기 위해 다른 모델 압축 기술과 통합되는 양자화 방법을 개발합니다. 중복 매개변수와 계산을 제거하기 위해 구조화 및 비구조화 가지치기 방법을 개발합니다. 효율적인 미세 조정을 위한 경량 어댑터를 개발하고 LRD를 다른 압축 방법과 결합합니다. 도메인 특정 지식을 사용하여 신경 보코더를 개발합니다. 자연어 처리(NLP)에 사용되는 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 TTS 시스템을 개발합니다. 신경 보코더를 기반으로 하는 잡음에 강한 음성 향상 방법을 개발합니다. 모델 복잡성을 줄이기 위해 음성 향상을 위한 도메인 특정 지식을 기반으로 하는 신경망을 개발합니다. 비디오에서 추출한 기능을 사용하여 음성 향상 방법을 개발합니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템의 성능을 향상시키기 위해 뇌파(EEG)에 대한 딥 러닝 기반 기능 추출 알고리즘을 개발합니다. 분류 정확도를 향상시키기 위한 딥 러닝/머신 러닝 알고리즘을 개발합니다. 수면 단계 분류를 위한 신경망을 개발합니다. EEG 파에 표현된 특징을 캡처하기 위해 주의 메커니즘을 기반으로 하는 신경 인코더를 개발합니다.