자소 정보를 활용한 End-to-End 음성 인식

Q: 이 논문에서 정의한 End-to-End 음성 인식이란 무엇인가?

음성 신호를 입력받아 텍스트로 변환하는 전체 과정을 개별적인 단계로 나누지 않고, 하나의 통합된 신경망 모델을 통해 직접적으로 처리하는 기술을 의미한다.

Q: 한국어 음성 인식 모델에서 자소 정보를 활용한 학습이 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 음절 기반 모델에 자소 디코더를 추가하여 학습시키면 음절 디코더가 자소 단위의 특징을 학습하여 발음이 유사한 음절을 더 정교하게 분별하게 되며, 결과적으로 평균 CER이 약 0.8% 향상되는 효과가 나타난다.

신동찬; 문환복; 김규진; 박성민; 이지화

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 신동찬 (액션파워) 문환복 (액션파워) 김규진 (액션파워) 박성민 (액션파워) 이지화 (액션파워)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 801 - 803 (3page)

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한국어 음절 기반의 음성인식 모델은 다양한 음절들을 구별하기 위해 음절의 발음정보를 필요로 한다. 한국어 음절은 초성/중성/종성의 자소로 나눌 수 있고, 자소는 세부적인 발음정보를 지니고 있으므로 이를 활용하면 더 좋은 학습이 가능하다. 본 논문에서는 발음정보를 보다 깊게 학습하기 위해 자소 ... 전체 초록 보기

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