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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이수지 (서울대학교) 한석진 (서울대학교) 박세원 (서울대학교) 이경원 (서울대학교) 이재용 (서울대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제32권 제2호
발행연도
2019.4
수록면
213 - 227 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

딥러닝 모형을 사용한 한국어 음성인식
이수지 ,  한석진 ,  박세원 외 2명 응용통계연구 2019.04 학술저널
베이즈 딥러닝을 활용한 한국어 음성인식
이수지 통계학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.
#Korean speech recognition #end to end deep learning #Connectionist temporal classification #Attention #Bayesian deep learning #한국어 음성인식 #종단 간 딥러닝 #연결성 시계열 분류기 #주의 기제 #베이즈 딥러닝

목차

Abstract
1. 서론
2. 음성인식에서의 딥러닝
3. 베이즈 딥러닝
4. 모의실험 환경
5. 모의실험 결과
6. 논의
References
요약

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