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이종수 (부산대학교) 임재봉 (부산대학교) 전용수 (부산대학교) 김태구 (부산대학교) 조용훈 (부산대학교) 이상화 (부산대학교) 백윤주 (부산대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,989 - 1,993 (5page)

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Recently, products equipped with speech recognition technology have appeared. For these speech recognition techniques to be used more efficiently, they must also be robust in noise and echo environments. However, speech recognition in resource-constrained embedded devices is vulnerable to the effects of noise, etc. Data augmentation techniques and curriculum learning methods were used to enhance speech recognition robustness in various environments. In addition, the performance changes were compared to see the effects of the techniques used.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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