선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 그러므로 새로운 음성 인식기를 이용할 때모델을 다시 훈련해야 하나, 다시 훈련하기 위해 말뭉치를 재생성할 때 음성 말뭉치가 아니면, 그 또한 어렵다. 따라서 본 방법론은 병렬 말뭉치 필요 없이, 간단한 simulation된 말뭉치로도 효과적인 방법론을 제안코자 한다.
- 본 논문에서 우리는 음성 인식 오류 수정을 위한 trie 기반 사전을 이용한 guided sequence generation을 제안하였다. 이는 목표 오류와 그 주위의 문맥을 하나의 vector로 embedding하여 해당 embedding vector로부터 단어를 character 단위로 generation하는 방법론이다.
- 따라서 최근에는 word level이 아닌 character level의 접근이 늘어나는 추세이다. 본 논문은 word level의 접근이 아닌 character level로 접근하여 RNN 기반의 방법론을 적용한 sequence generation framework를 적용하여 word를 character 단위로 생성하여 음성 인식 문제를 해결하고자 제안한다. 그러나 마지막 문제가 남아 있는데, 이는 invalid sequence의 생성이다.
- 따라서 음성 인식기 응용프로그램에 따라서는 도리어 음성 인식 오류 수정 전보다 못한 결과를 내기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 RNN 기반의 방법론을 적용한 sequence generation을 이용하면서도 invalid sequence를 생성하지 않게 하기 위한 guide를 두는 방법론을 제안한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.