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음성 인식은 딥러닝 및 머신러닝 분야에서 활발히 상용화 되고 있는 분야 중 하나이다. 그러나, 현재 개발되고 있는 음성 인식 시스템은 대부분 성인 남녀를 대상으로 인식이 잘 되는 실정이다. 이것은 음성 인식 모델이 대부분 성인남녀 음성 데이터베이스를 학습하여 구축된 모델이기 때문이다. 따라서, 노인, 어린이 및 사투리를 갖는 화자의 음성을 인식하는데 문제를 일으키는 경향이 있다. 노인과 어린이의 음성을 잘 인식하기 위해서는 빅데이터를 구축하는 방법과 성인 대상 음성 인식 엔진을 노인 및 어린이 데이터로 적응하는 방법 등이 있을 수 있지만, 본 논문에서는 음향적 데이터 증강에 기반한 재귀적 인코더와 언어적 예측이 가능한 transformer 디코더로 구성된 새로운 end-to-end 모델을 제안한다. 제한된 데이터셋으로 구성된 한국어 노인 및 어린이 음성 인식을 통해 제안된 방법의 성능을 평가한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기존 end-to-end 음성 인식 모델
3. 제안된 End-to-End 음성 인식 모델
4. 음성 인식 실험
5. 결론
References
국문초록
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Bahdanau, D. / 2015 / Neural machine translation by jointly learning to align and translate / Proceedings of the 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015
Chan, W. / 2016 / Listen, attend and spell: A neural network for large vocabulary conversational speech recognition / Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :4960~4964
Chorowski, J. K. / 2015 / Attention-based models for speech recognition / Advances in Neural Information Processing Systems 2015:577~585
Chorowski, J. / 2014 / End-to-end continuous speech recognition using attention-based recurrent NN: First results / Proceedings of the NIPS 2014 Workshop on Deep Learning
Graves, A. / 2006 / Connectionist temporal classification: Labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks / Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning :369~376
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