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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 151 - 163 (13page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.5.151
이용수
초록· 키워드
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최근 다양한 디지털 플랫폼과 애플리케이션에서 발화자 인식 기술의 중요성이 부각되고 있다. 특히 OTT(Over The Top) 서비스, 오디오 북, 음성 인식 서비스 등에서 이 기술에 관한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 발화자 인식 기술은 음성 인식 영역에만 치중되어 있어서, 소설과 같이 음성 정보가 없는 분야에서 문맥을 기반으로 발화자를 특정하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 소설속 인용문과 텍스트 맥락 정보를 활용하여 CSN(Candidate Scoring Network)기반의 발화자 인식 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 테스트 데이터의 예측 정확도는 83.2%로 우수한 결과를 보였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 소설 텍스트에서 발화자를 자동으로 식별하는 기능을 제공함으로써, 데이터 라벨링 작업이 필요했던 문제점을 해결하고 음성 기반 발화자 인식 서비스를 향상할 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 발화자 인식 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089815407