메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선희 (서울대학교) 이주영 (서울대학교) 최서경 (서울대학교) 지승훈 (서울대학교) 강지민 (서울대학교) 김종인 (서울대학교) 김도희 (서울대학교) 김보령 (서울대학교) 조은기 (서울대학교) 김호정 (서울대학교) 장정민 (서울대학교) 김준형 (서강대학교) 구본혁 (서강대학교) 박형민 (서강대학교) 정민화 (서울대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제12권 제4호
발행연도
2020.12
수록면
81 - 90 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 응급의료 환경에서 음성인식 성능을 향상시키기 위하여 실제 환경에서 데이터 수집 방법을 정의하고 정의된 환경에서 수집된 데이터를 전사하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법으로 수집되고 전사된 데이터를 이용하여 기본 음성인식 실험을 진행함으로써 제안한 수집 및 전사 방법을 평가하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다. 모든 음성은 기본적으로 16비트 해상도와 16 kHz 샘플링으로 저장되었다. 수집된 데이터는 총 166건의 대화로서 8시간 35분의 분량이다. 수집된 데이터는 Praat를 이용하여 철자 전사, 음소 전사, 방언 전사, 잡음 전사, 그리고 의료 코드 전사를 수행하여 다양한 정보를 포함한 텍스트 데이터를 구축하였다. 이와 같이 수집된 데이터를 이용하여 기본 베이스라인 실험을 통하여 응급의료 영역에서의 음성인식 문제를 실제로 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 데이터는 응급의료 영역의 1단계 데이터로서 향후 의료 영역에서의 음성인식 모델의 학습 데이터로 활용되고, 나아가 이 분야의 음성기반 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#conversational speech #speech data #speech recognition #annotation #emergency medical domain #음성대화 #음성 데이터 #음성인식 #전사 #응급의료 영역

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 전사
3. 음성인식 실험
4. 결론
References
국문초록
참고문헌

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Bang, J. U. / 2020 / KsponSpeech: Korean spontaneous speech corpus for automatic speech recognition / Applied Sciences 10(19):6936 google schola Boeddeker, C. / 2020 / Jointly optimal dereverberation and beamforming / Proceedings of the 2020−2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :216~220 google schola Boersma, P. / Praat: Doing phonetics by computer (version 6.0.37) [Computer program] google schola Chapman, W. W. / 2000 / Contribution of a speech recognition system to a computerized pneumonia guideline in the emergency department / Proceedings of the AMIA Symposium :131 google schola Cho, B. J. / 2019 / A beamforming algorithm based on maximum likelihood of a complex Gaussian distribution with time-varying variances for robust speech recognition / IEEE Signal Processing Letters 26(9):1398~1402 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

상대방 화자의 상태 문맥을 파악해 대화 내에서 화자의 감정을 인식하는 RNN 모델
임승욱 ,  김지희 한국정보과학회 학술발표논문집 2020 .12
간호사와 의사의 관계 : 윤리학적 관점
김상득 생명윤리 2002 .05
대학생들의 심폐소생술 및 자동심장충격기 지식수준이 태도, 수행자신감에 미치는 영향
최미영 ,  이효주 ,  윤성우 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2023 .10
Automatic Data Augmentation for Named Entity Recognition using a Text Infilling technique and Generative Adversarial Network
박천용 ,  이공주 Journal of KIISE 2021 .04
BERT를 이용한 한국어 의존 구문 분석
박천음 ,  이창기 ,  임준호 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-700-001448156