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초록·키워드
신경망을 이용하는 연속 음성인식에서 학습이라 함은 인위적으로 분할된 음성데이터를 토대로 진행되는 것이 지배적이었다. 그러나 분할된 음성데이터를 마련하기 위해서는 많은 시간과 노력, 숙련 등을 요구할 뿐만아니라 그 자체가 인식도메인의 변화나 확장을 어렵게 하는 하나의 요인이 되기도 한다. 그래서 분할된 음성데이터의 사용을 가급적 피하고 그러면서도 성능을 떨어뜨리지 않는 신경망 학습법들이 나타나고 있다.
본 논문에서는 학습된 인식기를 이용하여 자동으로 한국어 음성데이터를 분할한 후 그 분할된 데이터를 이용하여 다시 인식기를 재학습시켜나가는 반복 과정을 소개하고자 한다. 여기에는 TDNN이 인식기로 사용되며 인식단위는 음소이다. 학습은 cross-validation 기법을 이용하여 제어된다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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