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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 742 - 749 (8page)
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본 논문에서는 하나의 공용 신경망을 사용하여 음소와 감정을 모두 인식하는 방법과 공용 신경망 학습을 위한 다중 학습 방법을 제안한다. 공용 신경망은 동일한 동작을 수행하여 두 정보를 모두 인식하며, 이는 인간이 하나의 청각기관으로 여러 정보를 동시에 인식하는 구조에 해당한다. 다중 학습은 여러 정보를 위한 공통 모델링을 진행하므로 여러 정보에 대한 일반화된 학습을 진행시켜 기존의 정보별 개별 학습에서 나타나는 과적합을 감소시키고 인식 성능을 향상시킨다. 또한, 다중 학습에서 음소 인식에 가중치를 부여하여 음소 인식 성능을 추가 향상시키는 방법을 제안한다. 동일한 특성벡터와 신경망을 사용할 때, 제안한 다중 학습이 적용된 공용 신경망의 성능이 각 정보별로 학습시킨 개별 신경망에 비하여 우수한 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 공용 신경망의 다중 학습 방법
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
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S. H. Shin, H. W. Yun, W. J. Jang, and H. Park, Extraction of acoustic features based on auditory spike code and its application to music genre classification, IET Signal Processing, vol. 13, no. 2, pp. 230-234, Apr. 2019, doi:10.1049/iet-spr.2018.5158.
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