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Oral Session Ⅳ 인공지능 및 기계학습
하드 네거티브 샘플링을 활용한 대조 학습 기반 화자 인식 방법
Contrastive Learning-Based Speaker Recognition Method Using Hard Negative Sampling
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2025 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2025.05)바로가기
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- 페이지
- pp.227-230
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468951
원문정보
초록
- 한국어
- 본 논문은 화자 인식 성능 향상을 위해 대조학습 기반 화자 표현 학습에 하드 네거티브 샘플링 방식 을 결합한 방법을 제안한다. 미니배치 내에서 음성 간 유사도를 측정하여 가장 구별이 어려운 음성 샘 플을 선별하고, 이를 크로스 어텐션 메커니즘을 통해 효과적으로 학습하여 화자 간 경계를 명확히 한 다. 제안 방식은 VoxCeleb 데이터셋 실험에서 기존 방법 대비 오인율을 크게 낮추어 성능 우수성을 입증하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 제안된 화자 인식 방법
2.1. 화자 표현 학습을 위한 대조학습
2.2. 하드 네거티브 샘플링을 통한 성능 향상
3. 실험 결과
3.1. 실험 환경 및 데이터셋 구성
3.2. 성능 결과
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
대조 학습 화자 인식 하드 네거티브 샘플링저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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