Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Perceiver 모델을 이용한 사용자 음성 구간 축약 |
| 영문제목(English Title) |
Voice Segment Reduction using Perceiver Mode |
| 저자(Author) |
최연웅
이재준
한현택
이해연
Yeon-Ung Choi
Jae-Jun Lee
Hyeon-Taek Han
Hae-Yeoun Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 01 PP. 0491 ~ 0493 (2022. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 스마트 기기에서 오디오 데이터를 이용하는 응용 기술들이 증가하면서, 오디오 데이터에서 관심 있는 구간을 찾아내는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Perceiver 모델을 활용하여 오디오 데이터에서 사람의 음성 구간을 검출하고 축약하는 방법을 제안한다. Perceiver 모델은 복잡한 입력 데이터에 대하여 Self-attention을 기반으로 특징을 추출하면서 이전의 특징을 다음 입력으로 다시 학습하는 특징을 갖고 있어서 연속적인 데이터인 오디오에 효율적으로 적용할 수 있다. 외부 및 자체에서 수집한 음성과 비음성 데이터셋에 대하여 실험을 진행하였고, 10초 단위 세그먼트에서 대해서 92.4%의 검출 정확도를 달성하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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