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NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.25 no.6, 2015년, pp.585 - 591
원동진 (서경대학교 전자컴퓨터학과) , 장문수 (서경대학교 컴퓨터과학과) , 강선미 (서경대학교 전자공학과)
In transcription for spoken language research, labeling is a work linking text-represented utterance to recorded speech. Most existing labeling tools have been working manually. Semi-automatic labeling we are proposing consists of automation module and manual adjustment module. Automation module ext...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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자동화 모듈을 통해 어떤 작업을 수행 하였나? | 제안하는 반자동 레이블링은 자동화 모듈과 수동 조정 모듈로 구성된다. 자동화 모듈은 G.Saha 알고리즘을 활용하여 음성구간을 추출하고, 기구축된 발화텍스트의 발화 수와 발화의 길이 정보를 이용하여 발화구간을 예측한다. 본 논문에서는 기존 수동 도구의 정확성을 유지하기 위하여 자동 레이블링된 발화구간을 보정하기 위한 수동 조정 사용자 인터페이스를 제공한다. | |
전사 작업시에 음성이나 화상 데이터와 연동된 전사 자료를 만들때 필요한 작업을 무엇이라고 하는가? | 전사 작업은 주로 컴퓨터를 이용하는데, 최근의 자료들이 멀티미디어화 되면서 음성이나 화상 데이터와 연동된 전사 자료가 만들어지고 있다. 이러한 자료를 만들기 위해서는 녹음된 음성구간과 텍스트를 동기화시키는 과정이 필요한데, 이 작업을 레이블링(labeling)이라고 한다. 레이블링된 전사 자료는 음성학이나 언어학적 분석뿐만 아니라 음성 자료를 이용하는 모든 연구에서 매우 유용하게 활용되고 있다. | |
전사란? | 구어(spoken language)와 관련된 연구에서 녹음된 음성 데이터를 문자로 표현하는 작업을 전사(transcription)라고 한다. 그리고 넓은 의미의 전사에는 문자화가 완료된 데이터에 언어 분석을 위한 정보, 즉 음성, 음운, 형태소 등을 추가하는 작업이 포함된다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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