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자료유형
학술저널
저자정보
장재후 (서강대학교) 박건 (서울대학교) 이정필 (서강대학교) 구명완 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.6
발행연도
2024.6
수록면
513 - 518 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2024.51.6.513

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음성 분리 기술은 화자의 발화와 소음이 중첩되어있는 음성 데이터셋을 활용하여 모델을 훈련한다. 해외의 경우 중첩음 형식으로 제작된 데이터셋이 구축되어 음성 분리 기술 성능 발전을 도모하고 있다. 하지만 국내의 경우, 한국어 발화 및 소음 중첩 데이터셋이 구축된 전례가 없으며 이는 한국어 음성 분리 기술 발전에 한계점으로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 대상의 단일 채널 음성 분리 모델에 적용할 수 있는 데이터셋 생성기를 개발하고, 이를 활용해 구축한 소음 환경 한국어 발화 중첩 데이터셋을 제안한다. 실험에서는 구축한 데이터셋을 기반으로 Conv-TasNet 음성 분리 모델 훈련 및 평가를 진행한다. 또한 사전 훈련된 음성 인식 모델을 활용하여 분리된 음성과 실제 발화 원음 간 음절 오인식률(Character Error Rate, CER) 비교를 통해 데이터셋의 실효성을 검증한다.
#소음 중첩 데이터 #중첩음 #음성 중첩 #음성 분리 #음원 분리 #음성 인식 #noise data #overlapping sounds #speech overlap #speech separation #sound source separation #speech recognition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터셋 개발 과정
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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