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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 547 - 555 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.2.547
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아동의 음성 인식은 인간-컴퓨터 상호 작용, 교육적 기술에서 중요한 연구 주제로 부각 되고 있다. 아동의 발화는 성인의 발화와 다른 특징이 있어, 기존의 자동 음성 인식 (ASR) 모델은 아동의 음성을 정확하게 인식하는데 어려움을 겪는 경우가 많다. 이 연구에서는 Open AI의 Whisper 모델을 기반으로 4-7세 아동의 음성을 텍스트로 변환하였다. 특히, 아동과 성인의 발화 차이를 고려하여 모델의 성능을 개선하기 위해 데이터 정제와 데이터 셋을 구축하였다. 이러한 작업은 Whisper 모델의 성능을 아동 음성에 최적화하기 위한 학습 데이터 관점에서의 방법을 제시한다. 이 연구의 실험적 접근법은 Whisper 모델을 이용하여 아동의 음성 인식 성능을 향상시키는 방법을 탐구한다. 제시한 방법을 통해 아동 한국어 음성인식의 에러율을 84% 개선하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 과정
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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