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문제 정의
- 뉴스 데이터는 화자 정보(성별, 역할)와 배경소음 정보 에 따라서 수동으로 분류되었다. 이는 화자정보 및 배경 소음 정보에 따라 선별적으로 처리하고자 하는 차후연구 에 활용하기 위해서이다.
- 뉴스 데이터 분석 시스템[그림 1]은 4개의 핵심모듈로 구축될 예정이다. 각 핵심모듈은 독립적으로 실험을 진 행하였으며, 현재 2번째 핵심모듈까지 연구가 진행되었 다본 논문은 3번째 핵심모듈인 연속음성 인식기 에 대한 연구 결과이다.
- 이 중에서 사람의 음성만을 추출하는 것이 음성 / 음악 분류기의 역할이다. 이는 연속음성 인식에 적합한 음성만을 추출하여 전체 시스템의 안정성을 높이고 계산 비용을 절감하는데 목적이 있다.
- 본 논문에서는 언어모델의 이러한 영향을 약화시키기 위하여 매 프레임별 음향모델의 출구 상태에 도달한 토 큰들이 언어모델을 참조하여 각 음향모델의 입력으로 전 파되기 전에 이를 출력하였다. 즉, 언어모델이 적용되기 전의 음향모델의 인식결과만을 출력한 것이다.
- 우선 30개의 파일에 대해서 매 프레임별 모든 출력을 받아들였다. 그리고 이들 중 우리가 원하는 출력들이 존 재하는지를 살펴보았다. ［그림 4］는 출력 형태소 중 입력 문장과 동일한 출력, 즉, 바르게 인식된 형태소들의 출력레벨 분포를 나타낸 것이다.
- ［그림 4］는 출력 형태소 중 입력 문장과 동일한 출력, 즉, 바르게 인식된 형태소들의 출력레벨 분포를 나타낸 것이다. 이를 통해서 목적하는 전체 인식대상 형태소의 80% 이상을 처리할 수 있는 출력레벨을 결정하고자 하였다.
- 본 논문에서는 뉴스 데이터베이스 구축과 뉴스 데이터의 분석에 대해서 서술하였다. 실험에 사용한 뉴스 데이 터베이스는 공중파 방송 51회분, 2,093개의 기사로 구성 되었다.
- 25%로 약간 저하되었다. 본 논문에서는 긴 길이의 형태소의 로그확률 보상을 위해서 길이정보 기반 정규화를 채택하였다.
- 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서 뉴스 데이터 에 주목하였다. 공중파 방송 뉴스를 이용하여 총 51회 분 량의 뉴스 데이터를 수집하여 데이터베이스화 하였다.
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