end-to-end2 End-to-End ASR : Attention vs RNN-T 음성인식(ASR) 이란? 사용자의 발화를 입력으로 받아 음성인식을 거친 후 텍스트로 전사하는 과정 음성인식 - 사용자의 발화(발음적인 신호 자체에 대한 확률들) = acoustic model - 발화 자체가 있을 법한 문장인가 = language model 위의 두가지 확률들을 합쳐서, 사용자가 발화를 했을 때 그것이 어떤 말인지 가장 있을 법한 텍스트를 추론하는 것 End-to-End(E2E) ASR 기존 음성인식 모델링 입력 음성을 음소 단위로 mapping 음소 단위를 다시 텍스트로 전사하기 위해 수 많은 과정을 거쳐야 함 이렇게 매우 복잡하기 때문에 진입장벽이 매우 높은 분야 중 하나였음 End-to-End(E2E) 로의 전환 기존 방식에서는 음성을 phoneme(음소)으로 모델링 했음 E2E 에.. 2022. 8. 4. 딥러닝으로 음향모델 모델링 (End-to-end algorithm) 이 글은 ETRI 박전규 박사님의 언어교육 성과 특강 강의를 듣고 정리한 글입니다. 딥러닝을 통한 음향모델의 모델링 (end-to-end) 왼쪽 그림이 전통적인 음성인식 모델 : 음향, 언어, 발음 모델 다 별도로 모델링. 이전에는 음성인식 디코딩을 위해 음향모델링, 언어모델링, 발음변환기 다 따로 전문가가 만들어야했음. 음성인식기 하나 만드려고 하면 대략 10명 정도가 개발. (음향 전문가 2, 언어전문가 2, 발음전문가 2, 후처리 등등..) E2E 는 한사람이 개발 가능 - 음성 파형 & 음성 파형이 무엇을 나타내느냐(전사정보) 위 두 가지 정보만 넣어주면 모델 완성. E2E 모델 : acoustic 모델, language 모델 implicit 하게 다 가지고 있다고 보면 됨. (E2E 가 강력한 .. 2022. 6. 3. 이전 1 다음
