An Automatic Data Construction Approach for Korean Speech Command Recognition

초록

최근 화두가 되고 있는 AI분야에서 가장 큰 문제점은 학습데이터의 부족 문제를 꼽을 수 있다. 수동 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요되기에 개인이 손쉽게 필요 데이터를 구축하기는 매우어렵다. 반면, 수동 데이터 구축에 비해 자동으로 구축하는 것은 높은 품질을 유지하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 한국어 음성 명령어 인식기 개발에 필요한 데이터를 웹에서 자동으로 추출하고, 학습데이터로 사용할 수 있는 데이터를 자동으로 선별하는 방법을 소개한다. 특히, 자동 구축된 한국어 음성 데이터를 대상으로 우수한 성능을 보이는 ResNet기반의 수정 모델을 기반으로, 건강 및일상생활도메인의 명령어 셋을 대상으로 적용가능성을 보이기 위한 실험을 진행하였다. 자동으로구축된 데이터만을 사용한 일련의 실험에서 건강도메인은 ResNet15에서 89.5%, 일상생활도메인에서는 ResNet8에서 82%의 정확도를 보임으로써, 자동 수집 데이터의 활용 가능성을 검증하였다.

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