지식 증류 BERT 기반 Grapheme-to-Phoneme 경량화

Q: 이 논문에서 정의한 자소-음소 변환(G2P)이란 무엇인가?

자소-음소 변환(G2P)은 음성 합성(TTS) 시스템의 주요 front-end 기술 중 하나로, 입력된 텍스트를 그에 상응하는 발음열로 변환하는 기술이다. 이는 콘텐츠 제작, 내비게이션 안내, AI 콜센터 등 다양한 실생활 서비스에서 TTS 기술의 중요성이 커짐에 따라 함께 중요성이 부각되고 있다.

Q: 지식 증류 기법으로 경량화된 BERT 모델이 G2P 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 지식 증류 기법으로 경량화된 BERT 모델을 G2P에 적용했을 때, BERT-Small 모델은 기존 BERT 모델보다 적은 파라미터 수에도 불구하고 PER과 WER이 각각 0.22%, 0.46% 개선되었으며 추론 속도 또한 3배 가량 향상되었다. 이는 적은 계산 비용으로도 유사하거나 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보여준다.

이호연; 김종환; 김재민

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저자정보: 이호연 (네이버 클라우드) 김종환 (네이버 클라우드) 김재민 (네이버 클라우드)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

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As transfer learning from large-scale pre-trained language models becomes the standard approach in Natural Language Processing (NLP) tasks, recent studies propose various methods for employing these large models in Grapheme-to-Phoneme (G2P) conversion. While these models lead to substantial progress, operating them under tight computational c ... 전체 초록 보기

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