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NTIS 바로가기한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.38 no.5, 2019년, pp.601 - 606
이문학 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) , 장준혁 (한양대학교 융합전자공학부)
This paper is a study on speech recognition in the Korean using grapheme unit (Cho-sumg [onset], Jung-sung [nucleus], Jong-sung [coda]). Here we make ASR (Automatic speech recognition) system without G2P (Grapheme to Phoneme) process and show that Deep learning based ASR systems can learn Korean pro...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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G2P과정은 무엇인가? | 따라서 한국어 음성인식 시스템을 구축하기 위해서는 단어와 단어에 대응되는 발음 열이 명시된 발음사전을 제작하여 사용하는 것이 일반적이다. 한국어 발음사전을 제작하기 위해서는 발음변이 규칙을 찾고 예외처리를 적용하는 G2P(grapheme to phoneme)과정이 필요하다. [1] 하지만 근래의 음성인식 연구는 이러한 발음변이 규칙과 예외발음의 경우 역시 딥러닝을 통해 학습이 가능함을 보여 주고 있다. | |
음소단위 발음 사전 제작의 한계는 무엇인가? | 음소단위 발음열을 이용한 발음사전은 문장을 어절단위로 분절하여 음성인식 모델을 구축하는 경우 효과적이다. 하지만 어절 이외 형태소나 BPE(Byte Pair Encoding) 알고리즘 기반의 subword 단위 [6] 로 문장을 분절하여 음성인식을 진행할 경우 앞선 subword와 이어지는 subword 사이 발음 변이 모델링이 어렵다는 문제가 존재하며 이를 극복하기 위한 연구가 이어졌다. [7] | |
트라이폰을 생성하는 방법은 무엇인가? | 트라이폰을 생성하는 방법은 크게 두가지가 있다. 첫째는 학습 DB로부터 군집화를 통해 트라이폰을 추출하는 data driven 방법이고 둘째는 음향학적 결정 트리(phonetic decision tree)를 이용하여 트라이폰을 생성하는 방법이다. [10] 본 연구에서는 tree기반의 방법을 이용한다. |
J. W. Yoo, "A study on method of constructing pronunciation unit for continuous speech recognition," Hankuk University of Foreign Studies Rep., 1995.
K. Irie, R. Prabhavalkar, A. Kannan, A. Bruguier, D. Rybach, and P. Nguyen, "Model unit exploration for sequence-to-sequence speech recognition," arXiv:1902. 01955 (2019).
H. Hong and J. M. Hwa, Phonetics-based design of phoneme - like units for Korean speech recognition, (Master's degree, Seoul University graduate school, 2009).
L. G. Nim and J. M. Hwa, "Pronunciation dictionary for continuous speech recognition" (in Korean), Proc. KIISE. Conf. 197-199 (2000).
M. -S. Na and M. H. Chung, "Assistive program for automatic speech transcription based on G2P conversion and speech recognition" (in Korean), Proc. KSSS, 131-132 (2016).
M. Schuster and K. Nakajima, "Japanese and Korean voice search," Proc. IEEE ICASSP, 5149-5152 (2012).
W. Chan, N. Jaitly, Q. Le, and O. Vinyals "Listen, attend and spell: A neural network for large vocabulary conversational speech recognition," Proc. IEEE ICASSP, 4960-4964 (2016).
G. N. Lee and M. H. Jeong, "Pronunciation lexicon modeling and design for Korean large vocabulary continuous speech recognition," Proc. Interspeech, 4-8 (2004).
S. J. Young, J. J. Odell, and P. C. Woodland, "Treebased state tying for high accuracy acoustic modelling," Proc. the ARPA Human Language Technology Workshop, 307-312 (1994).
T. Ko, V. Peddinti,, D. Povey, M. L. Seltzer, and S. Khudanpur, "A study on data augmentation of reverberant speech for robust speech recognition," Proc. IEEE ICASSP, 5220-5224 (2017).
A. Stolcke, "SRILM an extensible language modeling toolkit," Proc. ICSLP, 5220-5224 (2002).
D. Povey, A. Ghoshal, G. Boulianne, L. Burget, O. Glembek, N. Goel, M. Hannemann, P. Motlicek, Y. Qian, P. Schwarz, J. Silovsky, G. Stemmer, and K. Vesely, "The Kaldi speech recognition toolkit," IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding (2011).
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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