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CTC Ratio Scheduling을 이용한 Joint CTC/Attention 한국어 음성인식
Joint CTC/Attention Korean ASR with CTC Ratio Scheduling 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2020 Oct. 14, 2020년, pp.37 - 41  

문영기 (인하대학교) ,  조용래 (보이스루) ,  조원익 (서울대학교) ,  조근식 (인하대학교)

초록
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본 논문에서는 Joint CTC/Attention 모델에 CTC ratio scheduling을 이용한 end-to-end 한국어 음성인식을 연구하였다. Joint CTC/Attention은 CTC와 attention의 장점을 결합한 모델로서 attention, CTC 단일 모델보다 좋은 성능을 보여주지만, 학습이 진행될수록 CTC가 attention의 학습을 저해하는 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습 진행에 따라 CTC의 비율(ratio)를 줄여나가는 CTC ratio scheduling 방법을 제안한다. CTC ratio scheduling를 이용하여 학습한 결과물은 기존 Joint CTC/Attention, 단일 attention 모델 대비 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

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