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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 1,793 - 1,803 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.10.1793
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음성인식은 딥러닝 기술의 적용과 클라우드 컴퓨팅 등장으로 성능이 크게 개선되었다. 개선된 음성인식은 차량, 로봇, 헬스케어, 콜센터 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 논문은 클라우드 기반의 음성인식 Open API에 대한 응용 분야별 한국어 연속음성인식 성능을 비교하였다. 실험은 국내와 국외 클라우드 기업 7개를 하였다. 한국어 연속음성데이터는 국내 3개 방송사의 뉴스 데이터를 활용하였다. 수집 방법은 총 10개 분야로 나누어 분야별 15개 문장, 총 150문장을 수집하였다. 실험 결과 분야별 전체 음성인식 정확도는 카카오가 가장 좋았고, IBM이 가장 낮았다. 분야별로는 카카오는 6개분야, Amazon와 Microsoft은 2개분야, ETRI는 1개 분야에서 좋은 성능을 보였다. 실험 결과 클라우드 컴퓨팅 기업이 지원하는 음성인식 엔진이 특정 분야에 우수한 성능을 보이는 특성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 클라우드 기반의 음성인식 Open API를 지원하는 기업들의 음성인식 엔진의 분야별 성능 개선에 기여하기를 바란다. 그리고 음성인식 개발자에게는 응용 음성인식 시스템을 개발하는데 해당 응용 분야에 가장 적합한 음성인식 Open API를 선택하는데 도움이 되기를 기대한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Telecommunications Technology Association (TTA), Information and Communication Glossary, http://terms.tta.or.kr/dictionary/dictionaryView.do?word_seq=097616-1
G. Hinton, et al., “Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition: The shared views of four research groups,” IEEE Signal Process. Mag., pp. 15-17, Jun. 2012.
D. Lee, M. Lim, H. Park, and J.-H. Kim, “LSTM RNN-based Korean speech recognition system using CTC,” J. Digital Contents Soc., vol. 18, no. 1, pp. 93-99, Feb. 2017.
H. Park, D. Lee, M. Lim, Y. Kang, J. Oh, S. Seo, D. Rim, and J.-H. Kim, “Hybrid CTC-Attention based end-to-end speech recognition using korean grapheme unit,” Conf. Human & Cognitive Lang. Technol., 2018.
National Institute of the Korean Language, Standard Korean Dictionary, https://stdict.korean.go.kr/main/main.do
D. Lee, M. Lim, H. Park, and J.-H. Kim, “LSTM RNN-based Korean speech recognition system using CTC,” J. Digital Contents Soc., vol. 18, no. 1, pp. 93-99, Feb. 2017.
H. Park, D. Lee, M. Lim, Y. Kang, J. Oh, S. Seo, D. Rim, and J.-H. Kim, “Hybrid CTC-Attention based end-to-end speech recognition using korean grapheme unit,” Conf. Human & Cognitive Lang. Technol., 2018.
National Institute of the Korean Language, Standard Korean Dictionary, https://stdict.korean.go.kr/main/main.do
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