메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전형배 (한국전자통신연구원) 강병옥 (한국전자통신연구원) 정훈 (한국전자통신연구원) 오유리 (한국전자통신연구원) 이윤경 (한국전자통신연구원) 강점자 (한국전자통신연구원) 박전규 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제6호
발행연도
2021.6
수록면
255 - 262 (8page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.6.255

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

종단형 음성인식에서의 인식 유닛에 따른 언어모델 연구
전형배 ,  강병옥 ,  정훈 외 4명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2021.06 학술저널

2020

종단형 음성인식에서의 인식 유닛에 따른 언어모델 평가
전형배 ,  강병옥 ,  정훈 외 4명 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 종단형 음성인식에서의 인식 유닛 선정과 인식 성능과의 관계를 영어 및 한국어 음성인식 환경에서 살펴보았다. 종단형 음성인식의 인식 유닛은 글자(character), 형태소, 단어 등으로 정의하여 모델 학습을 할 수 있다. 본 논문에서는 이 중 기본이 되는 글자(character) 유닛과 데이터로부터 정의 가능한 wordpiece model(WPM)을 비교 실험하였다. 종단형 음성인식 방법은 디코딩 과정에서 외부 언어모델과 fusion을 통한 디코딩이 가능하다. 글자 유닛과 wordpiece 유닛에 대해 적절한 언어모델을 학습 후 언어모델 fusion 기반 음성인식을 수행하였다. 글자 유닛을 적용하는 종단형 음성인식의 경우 종단형 모델의 출력 유닛 개수가 적어 빠르게 모델이 수렴하는 특징이 있다. 영어 음성인식 환경에서는 글자 유닛을 적용한 종단형 모델 성능이 wordpiece 유닛을 적용한 종단형 모델 보다 낮게 관측되었다. 적절한 언어모델을 적용하여 디코딩을 수행하는 경우 양쪽 모두 유사한 최종 성능을 얻었으나, 언어모델의 유닛 개수 차이로 인하여 wordpiece 모델을 출력 유닛으로 하는 종단형 음성인식 모델이 인식 속도 측면에서 상대적으로 좋은 성능을 보였다.
#종단형 음성인식 #언어모델 퓨전 디코딩 #워드피스 모델 #end-to-end ASR #language model fusion #wordpiece model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 종단형 음성인식
3. Sub-Word 유닛
4. 실험 및 토의
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Dzmitry Bahdanau, et al., "End-to-end attentionbased large vocabulary speech recognition," 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 4945-4949, 2016. google schola Hinton, Geoffrey, et al., "Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups," IEEE Signal processing magazine, Vol. 29, No. 6, pp. 82-97, 2012. google schola Chung-Cheng Chiu, et al., "State-of-the-art speech recognition with sequence-to-sequence models," 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 4774-4778, 2018. google schola William Chan, et al., "Listen, attend and spell: A neural network for large vocabulary conversational speech recognition," 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 4960-4964, 2016. google schola Hoon Chung, et al., "Semi-supervised Training for Sequence-to-Sequence Speech Recognition Using Reinforcement Learning," International Joint Conference on Neural Networks(IJCNN), pp. 1-6, 2020. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

1다중 데이터 합성을 이용한 CNN 기반 신원확인 기법 연구
박지열 ,  옥승호 Proceedings of KIIT Conference 2021 .06
CNN-based Speech Emotion Recognition Model Applying Transfer Learning and Attention Mechanism
이정현 ,  윤의녕 ,  조근식 Journal of KIISE 2020 .07
대용량 전산유체역학 데이터의 효과적 분석을 위한 2차 변수 분석 시스템의 설계 및 구현
이중연 ,  허영주 ,  이세훈 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2019 .11
Fog-Server Placement Technique Based on Network Edge Area Traffic for a Fog-Computing Environment
손민식 ,  정상화 ,  김원석 Journal of KIISE 2018 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0