[MLY] end-to-end learning의 예
음성 인식 시스템을 만들길 원한다고 가정해보자. 그러면 아래와 같이 세가지 요소로 구성된 시스템을 만들 것이다:각 요소들은 다음과 같이 동작한다: 1. 특징 연산(Compute features) : MFCC(Mel-frequency cepstrum coefficients)와 같이 수동적으로 생성된 특징을 추출한다. 이를 통해 화자의 음정과 같이 상대적으로 연관성이 적은 특성들 배제하고 방언이나 사투리의 내용을 얻는데 주력한다. 2. 음소 인식(Phonemene recognizer) : 몇몇 언어학자들은 "음소"라고 불리는 발음의 기본 요소들이 있다고 믿는다. 예를 들어 "keep"에서 처음 발음되는 "k"는 "cake"에서 "c"와 같은 음소를 가지고 있는 것이다. 지금 다루는 시스템은 음성 데이터 내에..
Study/AI
2018. 10. 12. 09:15
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