현재 위치
Home
Session 5. ICT 융합기술 Ⅲ, 설비 ICT 기술, 좌장 : 김희동(한국외국어대학교)
심층신경망을 이용한 음성인식기술의 최근 동향
Recent Trend on Speech Recognition with Deep Neural Network
-
- 발행기관
- 한국정보통신설비학회 바로가기
-
- 간행물
- 한국정보통신설비학회 학술대회 바로가기
-
- 통권
- 2018년도 정보통신설비 학술대회 (2018.08)바로가기
-
- 페이지
- pp.70-73
-
- 저자
-
- 언어
- 한국어(KOR)
-
- URL
- https://www.earticle.net/Article/A355596
※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.
4,000원
원문정보
초록
- 영어
- In this study, we discuss the structure and the principle of the speech recognition system which is currently developing. There are two types of speech recognition models: a generation model and an identification model. In the past, a method based on a generation model was used. Specifically, a speech recognition method based on a GMM-HMM model was developed and evolved into a DNN-HMM method in which an deep learrning technique was introduced. Subsequently, the deep neural network technology was applied to the identification model. We explain te CTC method based on the end-to-end model and the RNN method including the attention mechanism as an end-to-end model.
목차
Abstract
I. 서론
II. 음성인식 시스템의 구성
2.1 음성인식 시스템 구조
2.2 식별모델과 생성모델
III. 심층학습을 이용한 음성인식
3.1 GMM-HMM 하이브리드 방식
3.2 End-to-End 방식
3.3 End-to-End CTC 모델
3.4 RNN에 주의기구 도입방식
IV. 결론
참고문헌
키워드
Deep Neural network Speech Recognition System End-to-End model저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국정보통신설비학회 [Korea Institute of Information & Telecommunication Facilities Engineering]
- 설립연도
- 2001
- 분야
- 공학>전자/정보통신공학
- 소개
- 한국 정보통신 시설 및 설비에 대한 대학, 연구기관, 공공기관, 산업체 등의 관련자들의 연구활동을 통하여 학문적, 이론적 체계 확립과 구현 기술의 보편화를 이룩함으로써 한국 정보통신산업의 발전에 기여하고, 회원 상호간 학문적 발전의 도모를 목적으로 한다.
간행물
-
- 간행물명
- 한국정보통신설비학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2025
- 십진분류
- KDC 567 DDC 621
이 권호 내 다른 논문 / 한국정보통신설비학회 학술대회 2018년도 정보통신설비 학술대회
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.
출처 : 네이버학술정보
0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.