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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강성현 (Hanyang University) 이태희 (Hanyang University) 최명렬 (Hanyang University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제28권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
46 - 51 (6page)

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화자인식은 개개인마다 다른 음성 주파수를 분석하여 미리 저장된 음성과 비교해 본인 여부를 판단하는 하나의 기술을 의미한다. 딥러닝 기반의 화자인식은 여러 분야에 적용되고 있으며, 펫 로봇도 그 중 하나이다. 하지만 펫 로봇의 하드웨어 성능은 딥러닝 기술의 많은 메모리 공간과 연산에 있어 매우 제한적인 상황이다. 이는 펫 로봇이 사용자와 실시간 상호작용에 있어 해결해야 할 중요한 문제점이다. 딥러닝 모델의 경량화는 위와 같은 문제를 해결하기 위한 하나의 중요한 방법으로 자리하였으며, 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 특정한 명령어 형태인 펫 로봇용 음성 데이터 세트를 구축하고 잔차(Residual)를 활용한 모델들의 결과를 비교해 펫 로봇용 화자인식의 경량화 연구의 결과를 서술하며, 결론에서는 제안한 방법에 대한 결과와 향후 연구방안에 대해 서술한다.
#Speaker recognition #CNN #Resnet #Lightweight #Classification

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
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