CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 활용한 음성신호 중 비음성 구간 탐지 모델 연구

이후영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이후영 (이르테크 기업부설연구소)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제6호

발행연도: 2021.1

수록면: 33 - 39 (7page)

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음성인식 기술은 딥러닝과 결합되며 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 음성인식 서비스가 인공지능 스피커, 차량용 음성인식, 스마트폰 등의 각종 기기와 연결되며 음성인식 기술이 산업의 특정 분야가 아닌 다양한 곳에 활용되고 있다. 이러한 상황에서 해당 기술에 대한 높은 기대 수준을 맞추기 위한 연구 역시 활발히 진행되고 있다. 그중에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)분야에서 음성인식 인식률에 많은 영향을 주는 주변의 소음이나 불필요한 음성신호를 제거하는 분야에 연구가 필요한 상황이다. 이미 많은 국내외 기업에서 이러한 연구를 위해 최신의 인공지능 기술을 활용하고 있다. 그중에서 합성곱신경망 알고리즘(CNN)을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망을 통해서 사용자의 발화구간에서 비음성 구간을 판별하는 것으로 5명의 발화자의 음성파일(wav)을 수집하여 학습용 데이터를 생성하고 이를 합성곱신경망을 활용하여 음성 구간과 비음성 구간을 판별하는 분류 모델을 생성하였다. 이후 생성된 모델을 통해 비음성 구간을 탐지하는 실험을 진행한 결과 94%의 정확도를 얻었다.

#음성인식 #딥러닝 #합성곱신경망 #인공지능 #NLP

참고문헌 (19)

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박대서 / 2018 / CNN을 이용한 음성 데이터 성별 및 연령 분류 기술 연구 / 한국정보기술학회논문지 16(11):11~21

Filipp Akopyan / 2015 / TrueNorth: Design and Tool Flow of a 65 mW 1 Million Neuron Programmable Neurosynaptic Chip / IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 34(10):1537~1557

A. Oord / 2016 / WaveNet: A Generative Model for Raw Audio / arXiv:1609.03499 :1~15

S. S. Jo / 2017 / AI (Artificial Intelligence) Voice Assistant Evolving to Platform :1~25

김배성 / 2019 / 인공지능(AI)스피커 사용의도에 관한 연구: 확장된 기술수용모델을 중심으로 / 한국콘텐츠학회 논문지 19(9):1~10

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