한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리) (Annual Conference on Human and Language Technology)
- 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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- Pages.211-216
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- 2016
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- 2005-3053(pISSN)
음성 인식 오류 수정을 위한 Trie 기반 사전을 이용한 Guided Sequence Generation
Guided Sequence Generation using Trie-based Dictionary for ASR Error Correction
- Choi, Junhwi (Pohang University of Science and Technology) ;
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Ryu, Seonghan
(Pohang University of Science and Technology)
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Yu, Hwanjo
(Pohang University of Science and Technology)
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Lee, Gary Geunbae
(Pohang University of Science and Technology)
- 발행 : 2016.10.07
초록
현재 나오는 많은 음성 인식기가 대체로 높은 정확도를 가지고 있더라도, 음성 인식 오류는 여전히 빈번하게 발생한다. 음성 인식 오류는 관련 어플리케이션에 있어 많은 오동작의 원인이 되므로, 음성 인식 오류는 고쳐져야 한다. 본 논문에서는 Trie 기반 사전을 이용한 Guided Sequence Generation을 제안한다. 제안하는 모델은 목표 단어와 그 단어의 문맥을 Encoding하고, 그로부터 단어를 Character 단위로 Decoding하며 단어를 Generation한다. 올바른 단어를 생성하기 위하여, Generation 시에 Trie 기반 사전을 통해 유도한다. 실험을 위해 모델은 영어 TV 가이드 도메인의 말뭉치의 음성 인식 오류를 단순히 Simulation하여 만들어진 말뭉치로부터 훈련되고, 같은 도메인의 음성 인식 문장과 결과로 이루어진 병렬 말뭉치에서 성능을 평가하였다. Guided Generation은 Unguided Generation에 비해 14.9% 정도의 오류를 줄였다.