인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 논문에서는 음성 신호에 내재된 의미 정보를 이산 토큰 수준에서 효과적으로 구조화하기 위한 유한 스칼라 양자화기반의 이단계 음성 토크나이저를 제안한다. 제안 방법은 유한 스칼라 양자화를 사용하여 잔차 벡터 양자화에서 발생하는 코드북 활용률 부족 문제를 완화한다. 또한, 사전 학습된 음성 자기지도 학습 모델을 활용한 증류 손실 함수와 음소 레이블 기반 대조 손실 함수를 적용함으로써 첫 번째 양자화 단계의 이산 토큰이 음소 수준의 의미 정보를 담도록 유도한다. 특히, 두 손실 함수를 양자화 전과 후에 적용하는 방식을 비교 분석하여, 사후 증류가 토큰의 의미 정보 보존에 더욱 효과적임을 표현 공간 시각화 및 음성 인식 성능 평가를 통해 검증한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
