지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 150 - 157 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.11.150
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
비지도 음성인식이란 레이블된 데이터에 의존하지않고 음성을 글로 전사하는 작업이다. 최근 등장한 보조성 자기지도 목표함수(auxiliary self-supervised objective function)의 사용은 음성인식성능을 크게 향상시킨다고 알려졌다. 그러나 그 방식은 학습데이터상의 모조 레이블(pseudo labels) 재계산을 요구하기 때문에 학습 단계가 매우 비효율적이 된다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 학습데이터 단위가 아닌 음성발언 단위의 모조 레이블을 사용하는 새로운 objective function을 제안한다. 제안하는 objective function을 사용하여 비지도 학습기반의 음성인식을 수행하였고, 그 결과 기존 연구와 비교하여 학습 효율성 및 인식 성능 향상을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 기법
Ⅲ. 실험 설정
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
A. Graves, S. Fernandez, F. Gomez, and J. Schmidhuber, “Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks,” in Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning, 2006, pp. 369–376.
A. Graves, A.-r. Mohamed, and G. Hinton, “Speech recognition with deep recurrent neural networks,” in 2013 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing. 2013, pp. 6645–6649.
S. Kim, T. Hori, and S. Watanabe, “Joint ctc-attention based end-to-end speech recognition using multi-task learning,” in 2017 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP). IEEE, 2017, pp. 4835–4839.
J. K. Chorowski, D. Bahdanau, D. Serdyuk, K. Cho, and Y. Bengio, “Attention-based models for speech recognition,” Advances in neural information processing systems, vol. 28, 2015.
C.-C. Chiu, T. N. Sainath, Y. Wu, R. Prabhavalkar, P. Nguyen, Z. Chen, A. Kannan, R. J. Weiss, K. Rao, E. Gonina et al., “State-of-the-art speech recognition with sequence-to-sequence models,” in 2018 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP). IEEE, 2018, pp. 4774–4778.
A. Graves, A.-r. Mohamed, and G. Hinton, “Speech recognition with deep recurrent neural networks,” in 2013 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing. 2013, pp. 6645–6649.
S. Kim, T. Hori, and S. Watanabe, “Joint ctc-attention based end-to-end speech recognition using multi-task learning,” in 2017 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP). IEEE, 2017, pp. 4835–4839.
J. K. Chorowski, D. Bahdanau, D. Serdyuk, K. Cho, and Y. Bengio, “Attention-based models for speech recognition,” Advances in neural information processing systems, vol. 28, 2015.
C.-C. Chiu, T. N. Sainath, Y. Wu, R. Prabhavalkar, P. Nguyen, Z. Chen, A. Kannan, R. J. Weiss, K. Rao, E. Gonina et al., “State-of-the-art speech recognition with sequence-to-sequence models,” in 2018 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP). IEEE, 2018, pp. 4774–4778.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
실차기반 음성인식 평가방법 연구
한국자동차공학회 춘계학술대회
2015 .05
-
음성합성을 위한 클러스터링 기반의 레이블링 되지 않은 외국어 음성 데이터 활용 방안
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2022 .11
-
촬영 현장의 음성 인터페이스 적용을 위한 음성인식 성능 비교 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .06
-
전이 인코더-디코더 GAN을 이용한 음성 명령 인식
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2019 .02
-
음성 인식 정확도 개선을 위한 언어모델 적용에 관한 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .12
-
음성 인식 인식률 향상을 위한 단어 평가에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .08
-
음성 인식용 데이터베이스 검증시스템을 위한 새로운 음성 인식 성능 지표
한국정보통신학회논문지
2016 .03
-
변형 Pseudo labeling 방식을 활용한 준지도 학습 개선 연구
Proceedings of KIIT Conference
2022 .12
-
자기지도학습 기반 음성 언어 모델을 이용한 자소 단위의 한국어 음성 인식
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .12
-
클라우드 기반의 음성인식 오픈 API의 응용 분야별 한국어 연속음성인식 정확도 비교 분석
한국통신학회논문지
2020 .10
-
음성 통계 모형에 따른 음성 왜곡량 감소를 위한 비선형 음성강조법
한국전자통신학회 논문지
2021 .01
-
음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측
한국정보통신학회논문지
2016 .03
-
연속어 음성인식을 위한 심화신경망 기반의 음성향상기술 비교 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .06
-
한글 단어 및 문장의 음성 인식률 향상을 위한 음성 인식 API 개발
한국정보기술학회논문지
2019 .11
-
원거리 음성인식 환경에서의 향상된 음성전력 추정
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .06
-
딥러닝 기반 음성인식
정보과학회지
2019 .02
-
종단형 음성인식에서 도메인 적응을 위한 연결 학습 방법 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .06
-
머신러닝을 이용한 음성 생성 모델 기반의 음성 향상 기술
방송공학회논문지
2023 .11
-
지도학습에서 정답 레이블의 변화에 따른 성능향상에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2017 .06
-
효과적인 음성 인식 평가를 위한 심층 신경망 기반의 음성 인식 성능 지표
한국정보통신학회논문지
2017 .12
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091205096