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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
방정욱 (충북대학교) 김상훈 (한국전자통신연구원) 권오욱 (충북대학교)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제11권 제3호
발행연도
2019.9
수록면
39 - 47 (9page)

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본 논문에서는 대량의 음성 데이터를 이용하여 기존의 음소 세트를 확장하여 자유발화 음성인식기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 방송 데이터에서 가변 길이의 음소 세그먼트를 추출한 다음 LSTM 구조를 기반으로 고정 길이의 잠복벡터를 얻는다. 그런 다음, k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 음향적으로 유사한 세그먼트를 군집시키고, Davies-Bouldin 지수가 가장 낮은 군집 수를 선택하여 새로운 음소 세트를 구축한다. 이후, 음성인식기의 발음사전은 가장 높은 조건부 확률을 가지는 각 단어의 발음 시퀀스를 선택함으로써 업데이트된다. 새로운 음소 세트의 음향적 특성을 분석하기 위하여, 확장된 음소 세트의 스펙트럼 패턴과 세그먼트 지속 시간을 시각화하여 비교한다. 제안된 단위는 자유발화뿐만 아니라, 낭독체 음성인식 작업에서 음소 단위 및 자소 단위보다 더 우수한 성능을 보였다.
#acoustic units #phone set #spontaneous speech recognition #broadcast data #음향 단위 #음소 세트 #자유발화 음성인식 #방송 데이터

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구
3. 군집 개수 선택 방법
4. 단위 생성 실험 및 결과
5. 음성인식 실험 및 결과
6. 결론
References
국문초록

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Bang, J. U. / 2017 / Improving speech recognizers by refining broadcast data with inaccurate subtitle timestamps / Proceedings of the Interspeech 2017 :2929~2933 google schola Bang, J. U. / 2019 / Extending an acoustic data-driven phone set for spontaneous speech recognition / Proceedings of the Interspeech 2019 :4405~4409 google schola Chung, Y. A. / 2016 / Audio word2vec: Unsupervised learning of audio segment representations using sequence-to-sequence autoencoder / Proceedings of the Interspeech 2016 :410~415 google schola Hain, T. / 2005 / Implicit modelling of pronunciation variation in automatic speech recognition / Speech Communication 46(2):171~188 google schola Killer, M. / 2003 / Grapheme based speech recognition / Proceedings of the Eurospeech 2003 :3141~3144 google schola

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