다양한 발화 특성 및 소음환경을 고려한 학습기법 기반 임베디드 환경에서의 음성 키워드 검출 시스템의 설계 및 구현

국문 초록 (Abstract)

기술의 발전과 세계 음성인식 시장 규모의 증가에 따라 다양한 제품과 음성인식 기술의 융합이 이루어지고 있으며 최근 접촉을 통한 전염병 감염을 예방할 수 있는 언택트 기술인 음성 인터페이스에 대한 연구가 활발하다. 음성을 이용하는 대부분의 기술은 고성능 기기를 필요로 하므로 많은 자원을 소요해 로컬 기기에서의 동작이 어려워 서버와의 통신으로 이루어진다는 한계가 존재한다. 이를 위해 자원 제약적인 저비용 하드웨어에서 동작이 가능하고 소음환경을 고려한 음성 키워드 검출(Keyword spotting, KWS) 시스템을 설계 및 구현한다. 또한, 다양한 발화자의 특성과 크고 작은 소음환경에서 원활한 동작을 위한 학습기법과 증강기법을 제안한다. 제안 기법을 적용하여 극심한 소음환경에서 92.37%의 정확도를 보였다. 또한, 무소음 환경에서 95.13%로 기존 모델 대비 약 4%성능 향상을 보였다.