• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.81-90
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• 2020

본 논문은 응급의료 환경에서 음성인식 성능을 향상시키기 위하여 실제 환경에서 데이터 수집 방법을 정의하고 정의된 환경에서 수집된 데이터를 전사하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법으로 수집되고 전사된 데이터를 이용하여 기본 음성인식 실험을 진행함으로써 제안한 수집 및 전사 방법을 평가하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다. 모든 음성은 기본적으로 16비트 해상도와 16 kHz 샘플링으로 저장되었다. 수집된 데이터는 총 166건의 대화로서 8시간 35분의 분량이다. 수집된 데이터는 Praat를 이용하여 철자 전사, 음소 전사, 방언 전사, 잡음 전사, 그리고 의료 코드 전사를 수행하여 다양한 정보를 포함한 텍스트 데이터를 구축하였다. 이와 같이 수집된 데이터를 이용하여 기본 베이스라인 실험을 통하여 응급의료 영역에서의 음성인식 문제를 실제로 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 데이터는 응급의료 영역의 1단계 데이터로서 향후 의료 영역에서의 음성인식 모델의 학습 데이터로 활용되고, 나아가 이 분야의 음성기반 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.