I-벡터 기반 오픈세트 언어 인식을 위한 다중 판별 DNN

Q: 이 논문에서 정의한 오픈 세트란 무엇인가?

학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 클래스를 식별할 수 있는 환경을 의미한다. 본 연구에서는 구체적으로 학습 과정에서 다루지 않은 새로운 언어인 OOS 언어를 판별해야 하는 상황을 지칭하며, 이를 통해 시스템의 일반화 성능과 미식별 언어 탐지 능력을 평가한다.

Q: 오픈 세트 환경에서 다중 DNN 기반 언어 인식 시스템의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 제안된 다중 DNN 기반 시스템은 기존의 cosine distance, SVM, 단일 NN 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였다. 특히 각 언어 군에 종속적으로 파라미터를 학습하여 확률을 강인하게 표현함으로써, 미학습 언어를 판별하는 능력이 크게 향상되었다.

강우현; 조원익; 강태균; 김남수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강우현 (서울대학교) 조원익 (서울대학교) 강태균 (서울대학교) 김남수 (서울대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제41권 제8호

발행연도: 2016.8

수록면: 958 - 964 (7page)

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본 논문에서는 여러 개의 이원 support vector machine (binary SVM)을 사용하여 세 개 이상의 클래스를 분류하는 multi-class SVM과 유사하게 다중의 판별 deep neural network (DNN) 모델을 사용하는 i-벡터 기반의 언어인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 NIST 2015 i-vector Machine Learning Challenge 데이터베이스에 포함된 i-벡터들을 이용하여 학습 및 테스트 되었으며, 오픈 세트에서 기존의 cosine distance, multi-class SVM 및 단일 neural network (NN) 기반의 언어 인식 시스템에 비하여 높은 성능을 보임이 확인되었다.

#I-vector #language recognition #deep learning #machine learning #multi-class classification

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-567-001143454

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