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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 708 - 711 (4page)
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An on-device automatic speech recognition application (ASR App) was developed to output a text message from a wav file in an android smartphone. The ASR App uses a Mel-frequency cepstral coefficient (MFCC) based pre-processor, a Long Short Term Memory (BiLSTM) based acoustic model and a tri-gram based language model. The acoustic model uses the Tensorflow Mobile library. The word error rate (WER) was 7.9% on the Wall Street Journal (WSJ) eval92 language corpus. The average calculation time for 1.0 sec audio input speech was 0.27 sec on Galaxy S9. The on-device ASR App works off-line and is privacy-safe.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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