CTC를 이용한 LSTM RNN 기반 한국어 음성인식 시스템

이동현; 임민규; 박호성; 김지환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동현 (서강대학교) 임민규 (서강대학교) 박호성 (서강대학교) 김지환 (서강대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제18권 제1호

발행연도: 2017.2

수록면: 93 - 99 (7page)

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Long Short Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network (RNN)를 이용한 hybrid 방법은 음성 인식률을 크게 향상시켰다. Hybrid 방법에 기반한 음향모델을 학습하기 위해서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-Hidden Markov Model (HMM)로부터 forced align된 HMM state sequence가 필요하다. 그러나, GMM-HMM을 학습하기 위해서 많은 연산 시간이 요구되고 있다. 본 논문에서는 학습 속도를 향상하기 위해, LSTM RNN 기반 한국어 음성인식을 위한 end-to-end 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해, Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법과 비슷한 인식률을 보였지만, 학습 속도는 1.27 배 더 빨라진 성능을 보였다.

#Connectionist temporal classification #Long short term memory #Recurrent neural network #Acoustic model #Speech recognition #음향모델 #음성인식

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[학술대회논문] - A. Acero / 2008 / Live search for mobile: web services by voice on the cellphone / Proceeding of the Interspeech : 5256 ~ 5259

[단행본] - J. Jiang / 2009 / Opportunities and Challenges for Next-Generation Applied Intelligence / Springer : 285 ~ 290

[학술지(정기간행물)] - 김수훈 / 2009 / 자동차 잡음환경에서의 음성인식시스템 / 디지털콘텐츠학회논문지 10 (1) : 121 ~ 127

[단행본] - L. Rabiner / 1993 / Fundamentals of Speech Recognition / Prentice Hall

[학술대회논문] - D. Su / 2010 / GMM-HMM acoustic model training by a two level procedure with gaussian components determined by automatic model selection / Proceeding of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) : 4890 ~ 4893

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