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학술저널
저자정보
김혜영 (동아대학교) 이영우 (동아대학교) 서지헌 (동아대학교) 박성민 (동아대학교) 김현우 (동아대학교) 박영진 (동아대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제1호
발행연도
2024.1
수록면
126 - 133 (8page)
DOI
10.9717/kmms.2024.27.1.126

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With the growth of one-person media platforms and voice chat applications, the incidence of harm due to language violence is increasing. In particular, addressing language violence uttered by users is challenging, and victims often need to prove the occurrence of damage directly. This paper proposes a deep learning-based profanity filtering system as a preventive measure against such verbal language violence. The profanity filtering system consists of a Speech-to-Text(STT) stage that converts user speech into text and a filtering stage based on bidirectional Long Shrot-Term Memory(LSTM) for detecting and censoring profanity. To assess the effectiveness of this system, we measured accuracy and system processing time for sentences of varying lengths. By implementing this system presented in the paper, we can address the issue of language violence in user conversations.
#Online Language Violence #Deep Learning #Speech-to-Text #Bidirectional LSTM

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 알고리즘
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
NIA, 2022 Survey on the Internet Usage, NIA VIII-RSE-C-22071, 2023. google schola Korea Radio Promotion Association, One-Person Media Global Industry Trends, 2022. google schola Korea Internet & Security Agency, Analysis of the Current State of the One-Person Media Industry, KISA-RP-2020-0050, 2020. google schola Korea Creative Content Agency, 2022 Survey on the Gaming User , KOCCA22-01, 2022. google schola J. Son and J. Yun, “Investigation into Voice Chat Platforms used in Korean Online Games,” Proceedings of HCI Korea 2018, pp. 149-156, 2018. google schola

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