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저자정보
임연수 (Kumoh National Institute of Technology) 서덕진 (Kumoh National Institute of Technology) 박정식 (Hankuk University of Foreign Studies) 정유철 (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제12호(통권 제189호)
발행연도
2019.12
수록면
17 - 24 (8page)

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최근 화두가 되고 있는 AI분야에서 가장 큰 문제점은 학습데이터의 부족 문제를 꼽을 수 있다. 수동 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요되기에 개인이 손쉽게 필요 데이터를 구축하기는 매우 어렵다. 반면, 수동 데이터 구축에 비해 자동으로 구축하는 것은 높은 품질을 유지하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 한국어 음성 명령어 인식기 개발에 필요한 데이터를 웹에서 자동으로 추출하고, 학습데이터로 사용할 수 있는 데이터를 자동으로 선별하는 방법을 소개한다. 특히, 자동 구축된 한국어 음성 데이터를 대상으로 우수한 성능을 보이는 ResNet기반의 수정 모델을 기반으로, 건강 및 일상생활도메인의 명령어 셋을 대상으로 적용가능성을 보이기 위한 실험을 진행하였다. 자동으로 구축된 데이터만을 사용한 일련의 실험에서 건강도메인은 ResNet15에서 89.5%, 일상생활도메인에서는 ResNet8에서 82%의 정확도를 보임으로써, 자동 수집 데이터의 활용 가능성을 검증하였다.
#Korean Speech Command #Speech Recognition #Automatic Data Construction #ResNet #CNN #한국어 명령어 인식 #음성인식 #자동 데이터 구축 #레스넷 #합성곱신경망

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Discussion
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
E. Lakomkin / 2019 / KT-Speech-Crawler : Automatic Dataset Construction for Speech Recognition from YouTube Videos / arXiv : 1903. 00216 google schola Zeroth project google schola KSS data set google schola J. Kaewprateep / 2018 / Evaluation of small-scale deep learning architectures in Thai speech recognition / 1st Int. ECTI North. Sect. Conf. Electr. Electron. Comput. Telecommun. Eng. ECTI-NCON 2018 :60~64 google schola Y. Choi / 2018 / Pansori : ASR Corpus Generation from Open Online Video Contents / IEEE Seoul Sect. Student Pap. Contest :117~121 google schola

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