지하철에서 블로그 작성하기

오늘 상가에 갈 일이 있어서 인천까지 지하철을 타고 가면서 생각해 보니 블로그를 하나 작성하고 싶어졌네요. 얼마 전에 위키에 게시한 나의 책 정보 내용을 갱신하였는데 혹시 ChatGPT가 웹사이트를 참고를 해서 블로그를 작성할 수 있는지 궁금해졌습니다.

ChatGPT에게 “특정 웹 사이트의 내용을 기반으로 블로그를 작성해줘”라고 하였더니 다음과 같이 반응하네요.

블로그: 퓨리에 변환을 이용한 소리 분석퓨리에 변환(Fourier Transform) 소개 퓨리에 변환은 신호를 주파수 성분으로 변환하는 수학적 방법입니다. 이는 다양한 주파수 성분이 포함된 복잡한 신호를 분석하는 데 매우 유용합니다. 소리, 전자기파, 진동 분석 등 여러 분야에서 활용됩니다.소리 분석에서의 활용 소리 신호를 분석할 때, 퓨리에 변환을 통해 특정 주파수 성분을 추출할 수 있습니다. 이를 통해 소리의 특성을 파악하고, 잡음 제거, 음성 인식, 음악 분석 등에 응용할 수 있습니다.파이썬을 이용한 소리 분석 예제 파이썬을 사용하여 소리 신호를 퓨리에 변환으로 분석하는 예제를 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다. 예제 코드와 결과 화면을 통해 실제 분석 과정을 시각적으로 확인할 수 있습니다.자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

내용이 빈약하여 그 안에 있는 동영상을 참고하여 보완해 달라고 하니 다음과 같은 블로그 최종 결과를 얻을 수 있었습니다.

블로그: 퓨리에 변환을 이용한 소리 분석퓨리에 변환(Fourier Transform) 개요 퓨리에 변환은 복잡한 신호를 다양한 주파수 성분으로 분해하는 수학적 도구입니다. 이는 소리, 전자기파, 진동 등 다양한 신호를 분석하는 데 사용됩니다.소리 분석에서의 퓨리에 변환 소리 신호를 퓨리에 변환을 통해 분석하면, 주파수 스펙트럼을 얻어 특정 주파수 성분을 추출할 수 있습니다. 이를 통해 잡음 제거, 음성 인식, 음악 분석 등 다양한 응용이 가능합니다.구체적 사례: 소리 신호 분석소리 신호 준비: 녹음된 소리 데이터를 준비합니다.퓨리에 변환 적용: 소리 신호에 퓨리에 변환을 적용하여 주파수 스펙트럼을 계산합니다.주파수 스펙트럼 해석: 주요 주파수 성분을 분석하여 소리의 특성을 파악합니다.파이썬을 이용한 예제 코드import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft

# 샘플링 주파수 및 시간 설정
Fs = 8000  # 샘플링 주파수
t = np.arange(0, 1, 1/Fs)  # 시간 벡터

# 샘플 신호 생성 (예: 1kHz와 3kHz의 합성 신호)
x = np.sin(2 * np.pi * 1000 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 3000 * t)

# 퓨리에 변환 적용
X = fft(x)

# 주파수 벡터 생성
f = np.linspace(0, Fs, len(X))

# 결과 시각화
plt.plot(f, np.abs(X))
plt.title('주파수 스펙트럼')
plt.xlabel('주파수 (Hz)')
plt.ylabel('진폭')
plt.show()이 코드는 단순한 합성 신호를 생성하고, 퓨리에 변환을 적용하여 주파수 스펙트럼을 시각화합니다.자세한 내용과 실제 동영상 강의는 여기에서 확인하실 수 있습니다.

이제 인공지능이 실시간으로 웹사이트의 내용을 검색하고 동영상의 내용을 분석하는 것이 가능해 졌네요. 제도권에서는 이! 고삐풀린 망아지에 대책 세우기 곤란 할 듯 합니다.

 

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