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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 41 - 49 (9page)
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현재 음성인식 기술은 꾸준히 발전하고 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 음성 데이터 품질이 음성인식 모델에 미치는 영향을 알아보기 위해 데이터셋을 전체 데이터셋과 SNR 상위 70%의 데이터셋으로 나눈 후 Seamless M4T와 Google Cloud Speech-to-Text를 이용하여 각 모델의 텍스트 변환 결과를 확인하고 Levenshtein Distance를 사용하여 평가하였다. 실험 결과에서 Seamless M4T는 높은 SNR(신호 대 잡음비)을 가진 데이터를 사용한 모델에서 점수가 13.6으로 전체 데이터셋의 점수인 16.6보다 더 낮게 나왔다. 그러나 Google Cloud Speech-to-Text는 전체 데이터셋에서 8.3으로 높은 SNR을 가진 데이터보다 더 낮은 점수가 나왔다. 이는 새로운 음성인식 모델을 훈련할 때 SNR이 높은 데이터를 사용하는 것이 영향이 있다고 할 수 있으며, Levenshtein Distance 알고리즘이 음성인식 모델을 평가하기 위한 지표 중 하나로 쓰일 수 있음을 나타낸다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Verification
V. Conclusions
REFERENCES
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