20HS1700, 준지도학습형 언어지능 원천기술 및 이에 기반한 외국인 지원용 한국어 튜터링 서비스 개발,
이윤근
초록
This paper proposes a reinforcement learning based semi-supervised training approach for sequence-to-sequence automatic speech recognition (ASR) systems. Most recent semi-supervised training approaches are based on multi-loss functions such as cross-entropy loss for speech-to-text paired data and reconstruction loss for speech-text unpaired data.Although these approaches show promising results, some considerations still remain: (a) different loss functions are used for paired and unpaired data separately even though the purpose is classification accuracy improvement, and (b) several methods need auxiliary networks that increase the complexity of a semi-supervised training process.To address these issues, a reinforcement learning based approach is proposed. The proposed approach focuses on rewarding ASR to generate more correct sentences for both paired and unpaired speech data. The proposed approach is evaluated on the Wall Street Journal task domain. The experimental results show that the proposed method is effective by reducing the character error rate from 10.4% to 8.7%.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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