KCI등재
종단형 음성인식에서의 인식 유닛에 따른 언어모델 연구 = Research on the Language Model according to the Recognition Unit for End-to-End Speech Recognition
저자
전형배 (한국전자통신연구원) ; 강병옥 (한국전자통신연구원) ; 정훈 (한국전자통신연구원 복합지능연구실) ; 오유리 (한국전자통신연구원) ; 이윤경 (한국전자통신연구원) ; 강점자 (한국전자통신연구원) ; 박전규 (한국전자통신연구원)
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
255-262(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
In this paper, we investigate a recognition unit to learn an end-to-end speech recognition model. In end-to-end speech recognition, we can model the output unit as characters (or syllable in Korean), part-of-speech (POS), and words. We compare the character unit and wordpiece model (WPM) that can be trained from the data. End-to-end speech recognition can combine the score of an end-to-end model with the score of an external language model (LM). For LM fusion decoding, we train recurrent neural network (RNN) language models with the appropriate language model level (character/POS/word/WPM). An end-to-end speech recognition model with a character unit is converged fast because of a smaller output unit number. End-to-end speech recognition with the character unit has lower accuracy than end-to-end speech recognition with the wordpiece unit. With the language model in decoding, two models have comparable performance and the end-to-end model with wordpiece unit has an advantage in terms of the decoding speed.
더보기본 논문에서는 종단형 음성인식에서의 인식 유닛 선정과 인식 성능과의 관계를 영어 및 한국어 음성인식 환경에서 살펴보았다. 종단형 음성인식의 인식 유닛은 글자(character), 형태소, 단어 등으로 정의하여 모델 학습을 할 수 있다. 본 논문에서는 이 중 기본이 되는 글자(character) 유닛과 데이터로부터 정의 가능한 wordpiece model(WPM)을 비교 실험하였다. 종단형 음성인식 방법은 디코딩 과정에서 외부 언어모델과 fusion을 통한 디코딩이 가능하다. 글자 유닛과 wordpiece 유닛에 대해 적절한 언어모델을 학습 후 언어모델 fusion 기반 음성인식을 수행하였다. 글자 유닛을 적용하는 종단형 음성인식의 경우 종단형 모델의 출력 유닛 개수가 적어 빠르게 모델이 수렴하는 특징이 있다. 영어 음성인식 환경에서는 글자 유닛을 적용한 종단형 모델 성능이 wordpiece 유닛을 적용한 종단형 모델 보다 낮게 관측되었다. 적절한 언어모델을 적용하여 디코딩을 수행하는 경우 양쪽 모두 유사한 최종 성능을 얻었으나, 언어모델의 유닛 개수 차이로 인하여 wordpiece 모델을 출력 유닛으로 하는 종단형 음성인식 모델이 인식 속도 측면에서 상대적으로 좋은 성능을 보였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | KCI등재 |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |
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