PAPER 음성 처리 · 음성 인식
CTC: 정렬 없이 시퀀스를 라벨링하다
프레임별 정렬 라벨 없이 시퀀스 수준 라벨만으로 RNN을 학습하는 CTC 손실을 제안한다. blank 토큰을 도입하고, 타깃으로 접히는 모든 경로의 확률 합을 forward-backward 동적 계획법으로 미분 가능하게 계산해, TIMIT 음소 인식에서 HMM과 하이브리드를 모두 넘어섰다.
#음소 인식
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PAPER 음성 처리 · 음성 인식
TDNN: 시간 지연 유닛으로 음소를 인식하다 — 1D convolution의 원형
유닛 입력에 시간 지연을 두고, 시간축으로 복제된 유닛들이 가중치를 공유하도록 제약해 시간 이동 불변성을 학습하는 Time-Delay Neural Network를 제안한다. 유성 파열음 B/D/G 인식에서 당시 최선의 HMM(93.7%)을 98.5%로 압도했고, 시간축 weight sharing이라는 아이디어는 1D convolution의 원형이 됐다.